Alexandre Barin DISSERT1311re - cascavel.ufsm.brcascavel.ufsm.br/tede/tde_arquivos/7/TDE-2008-02-20T104837Z-1304/... · Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado do Programa

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA

CENTRO DE TECNOLOGIA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM

ENGENHARIA ELÉTRICA

METODOLOGIA PARA A ANÁLISE DOS EFEITOS DA GERAÇÃO DISTRIBUÍDA SOBRE AS

CARACTERÍSTICAS OPERACIONAIS DOS SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO UTILIZANDO TÉCNICAS

MULTICRITERIAIS

DISSERTAÇÃO DE MESTRADO

Alexandre Barin

Santa Maria, RS, Brasil

2007

METODOLOGIA PARA A ANÁLISE DOS EFEITOS DA GERAÇÃO DISTRIBUÍDA SOBRE AS CARACTERÍSTICAS

OPERACIONAIS DOS SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO

UTILIZANDO TÉCNICAS MULTICRITERIAIS

por

Alexandre Barin

Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Área de Concentração em

Processamento de Energia, Centro de Estudos em Energia e Meio Ambiente (CEEMA) da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM, RS),

como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Elétrica.

Orientadora: Prof. Dra. Luciane Neves Canha Co-orientador: Prof. Dr. Ricardo Quadros Machado

Santa Maria, RS, Brasil 2007

Universidade Federal de Santa Maria

Centro de Tecnologia Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica

A Comissão Examinadora, abaixo assinada, aprova a Dissertação de Mestrado

METODOLOGIA PARA A ANÁLISE DOS EFEITOS DA GERAÇÃO DISTRIBUÍDA SOBRE AS CARACTERÍSTICAS OPERACIONAIS DOS

SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO UTILIZANDO TÉCNICAS MULTICRITERIAIS

elaborada por

Alexandre Barin

como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Elétrica

COMISÃO EXAMINADORA:

Luciane Neves Canha, Dr. (UFSM) (Presidente/Orientadora)

Ricardo Quadros Machado, Dr. (UFSM) (Co-orientador)

Petr Ekel, Dr. (PUC/MG)

Karine Faverzani Mognago, Dr. (UFSM)

Santa Maria, 08 de novembro de 2007.

AGRADECIMENTOS

Inicialmente, gostaria de agradecer a todos os meus amigos, especialmente aqueles

que me incentivaram a seguir nesta área de pesquisa e desenvolvimento.

Também gostaria de agradecer a minha mãe Vera e aos meus irmãos Érico e Valéria

por me apoiarem e acompanharem o meu desenvolvimento intelectual e pessoal ao longo

deste mestrado. Indiscutivelmente, agradeço ao meu pai Wilson, não apenas pela dedicação e

incentivo dado ao longo destes dois anos, mas pela sua persistência, que também me levou a

escolher o curso de engenharia elétrica, sabendo desde o princípio que esta seria a escolha

mais sábia.

Sou também muito grato a minha namorada Elisandra, que esteve ao meu lado com

seu amor e carinho, vibrou comigo nos momentos de vitória e sempre esteve disposta a ouvir

e refletir sobre os meus problemas, me inspirando, de forma única, a seguir em frente.

Obviamente, gostaria de agradecer ao CNPQ e a todos os colegas do grupo CEEMA

da UFSM, em especial àqueles que trabalharam diretamente comigo, Alzenira da Rosa

Abaide, Felipe Pozzatti, Felix Farret, Cássio Carvalho e Eric Daza. Os trabalhos em conjunto,

discussões, viagens de estudo e trocas de idéias foram fundamentais na construção do meu

conhecimento.

E, principalmente, gostaria de agradecer a professora Luciane Neves Canha e ao

professor Ricardo Quadros Machado, que se demonstraram não somente ótimos conselheiros,

mas também bons amigos, confiando desde o princípio na minha capacidade, proporcionando-

me oportunidades excepcionais para minha evolução, não somente no aspecto profissional,

mas também no pessoal, servindo como exemplos incontestáveis de racionalidade e

dedicação.

“For Whom the Bell Tolls”

Make his fight on the hill in the early day

Constant chill deep inside

Shouting gun,

on they run through the endless gray

On the fight, for they are right, yes,

by who's to say?

For a hill men would kill,

why?

They do not know

Suffered wounds test there their pride

Men of five,

still alive through the raging glow

Gone insane from the pain that

they surely know

For whom the bell tolls

Time marches on


Take a look to the sky just before you die

It is the last time you will

Blackened roar massive roar

fills the crumbling sky

Shattered goal fills his soul

with a ruthless cry

Stranger now, are his eyes, to this mystery

He hears the silence so loud

Crack of dawn, all is gone

except the will to be

Now the will see what will be,

blinded eyes to see


Time marches on


Absolutely

Words and Music by James Hetfield, Lars Ulrich and Cliff Burton, 1984.

RESUMO

Dissertação de Mestrado Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica

Universidade Federal de Santa Maria

METODOLOGIA PARA A ANÁLISE DOS EFEITOS DA GERAÇÃO DISTRIBUÍDA SOBRE AS CARACTERÍSTICAS OPERACIONAIS DOS

SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO UTILIZANDO TÉCNICAS MULTICRITERIAIS AUTOR: ALEXANDRE BARIN

ORIENTADOR: LUCIANE NEVES CANHA Data e Local da Defesa: Santa Maria, 08 de novembro de 2007.

Avaliando o momento atual do setor elétrico brasileiro, percebe-se a crescente necessidade de se encontrar novos caminhos para o avanço dos setores de distribuição de energia elétrica. Desta forma a inserção de fontes de geração distribuída (GD) apresenta-se como uma alternativa estratégica para o desenvolvimento do sistema energético brasileiro. A adequada localização das fontes de GD é um importante aspecto citado nos Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional (PRODIST) – Módulo 3, sendo este um instrumento orientativo criado pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL).

Durante o desenvolvimento deste trabalho foram pesquisados os principais tipos de fontes de geração distribuída com o objetivo de avaliar as características e aplicações das mesmas. Além disso, foram observadas as principais conseqüências da conexão de fontes de GD em três protótipos de sistemas de distribuição, considerando perdas de potência e níveis de tensão, simulados através do software DigSilent®.

Com base em uma análise multicriterial foram definidos parâmetros quantitativos e qualitativos, avaliados previamente através de softwares específicos para cada tipo de parâmetro. Deve-se observar a importância da correta escolha destes parâmetros, pois a ausência de um único parâmetro, que possua uma elevada importância para o sistema em questão, pode comprometer a validade dos resultados obtidos.

Estes parâmetros foram aplicados em uma metodologia utilizando o algoritmo de Bellman-Zadeh e os conjuntos fuzzy, com o objetivo de encontrar a localização mais adequada de uma fonte de geração distribuída em um sistema de distribuição. Estes dois métodos serão descritos separadamente e avaliados de forma conjunta, visando estabelecer suas principais características a suas diferentes aplicações em análises multicriteriais.

A metodologia desenvolvida neste estudo visa o correto desenvolvimento dos sistemas de distribuição de média tensão, contribuindo para futuros planejamentos deste sistema.

Outro importante fato a ser observado é que a metodologia proposta neste estudo pode ser aplicada tanto na análise de um sistema de distribuição com intuito de determinar qual é o alimentador mais adequado a se instalar a fonte de GD, quanto na análise de determinados alimentadores buscando especificamente qual é o local dentro de cada alimentador onde deve ser instalada a fonte de GD.

Palavras-chave: Geração Distribuída, Análise Multicriterial, Sistemas de Distribuição, Lógica Fuzzy, Algoritmo de Bellman-Zadeh, Planejamento.

ABSTRACT

Master’s Dissertation Post Graduation Program in Electric Engineering

Federal University of Santa Maria

METHODOLOGY FOR ANALYSIS OF IMPACTS OF DISTRIBUTED GENERATION SOURCES ON THE OPERATIONAL

CHARACTERISTICS OF DISTRIBUTION SYSTEMS USING TECHNIQUES OF MULTI-OBJECTIVE ANALYSIS

AUTHOR: ALEXANDRE BARIN TUTOR: LUCIANE NEVES CANHA Santa Maria, november, 2007.

Nowadays, the Brazilian electric systems need the development of new researches and tools, in order to obtain a logic solution to maintain and improve the reliability and the quality of the power delivered to customers. Therefore, the study of the appropriate connection of distributed generation sources is an essential topic to be analyzed, since this process may provide positive impacts along the feeders. An appropriate DG site is an important aspect mentioned in the PRODIST (Proceedings of Electric Energy Distribution on Electrical National System), inside section 3. For now, the PRODIST is just an orientating tool established by the ANEEL - National Regulatory Agency of Electric Energy. It is important to observe that after the approval of PRODIST, this tool will be the standard for several processes considering planning and operation of distribution systems in Brazil.

During the development of this work the main types of distributed energy sources were presented in order to observe their characteristics and their applications on distributions networks.

Besides, the main effects of the DG operation inside three distribution system models were analyzed through the software DigSilent®, considering power losses and voltage levels.

Moreover, this study intends to perform a multi-objective analysis defining some quantitative and qualitative parameters evaluated by specific softwares, according to the types of parameters. It is important to emphasize that the appropriate choice of these parameters is essential to support the final results, since a wrong choice or a lacking of an import parameter may provide undesirable outputs.

These parameters were applied on the Bellman-Zadeh algorithm and the membership fuzzy functions, in order to find the appropriate DG site inside a distribution system model. These two methods are described separately. However, the methods are applied on a practical example together. Therefore it is possible to analyze the main characteristics of each method, emphasizing its applications on the multi-objective analysis.

The developed methodology intends to provide positive effects in distribution networks and also work towards the planning of distribution systems.

It is important to observe that the methodology presented in this study may be applied to distribution system feeders to find in which feeder will be the most appropriate DG location, and to any node inside a determined feeder providing a specific place for the appropriate DG site.

Keywords: Distributed Generation, Multi-objective Analysis, Distribution Networks, Fuzzy Logic, Bellman-Zadeh Algorithm, Distribution System Planning.

LISTA DE FIGURAS

FIGURA 1 – Aerogeradores: modelo “AIR X” e modelo “WHISPER”.............................. 24

FIGURA 2 – Painéis fotovoltaicos ..................................................................................... 26

FIGURA 3 – Funcionamento de uma célula de combustível tipo PEM............................... 29

FIGURA 4 – Funcionamento de uma célula de combustível tipo AFC ............................... 30

FIGURA 5 – Funcionamento de uma célula de combustível tipo PAFC ............................. 31

FIGURA 6 – Funcionamento de uma célula de combustível tipo MCFC ............................ 32

FIGURA 7 – Funcionamento de uma célula de combustível tipo SOFC ............................. 33

FIGURA 8 – Alimentador protótipo 1 (AL1) utilizado como base de estudo no software

DigSilent®......................................................................................................................... 43

FIGURA 9 – Alimentador protótipo 2 (AL2) utilizado como base de estudo no software

DigSilent®......................................................................................................................... 48

FIGURA 10 – Alimentador protótipo 3 (AL3) simulado no software DigSilent®............... 52

FIGURA 11 – Tela inicial de simulação do software GARP3®.......................................... 57

FIGURA 12 – Cenário de ações conjuntas ......................................................................... 57

FIGURA 13 – Cenário de ações conjuntas e suas inter-relações ......................................... 58

FIGURA 14 – Inter-relações estipuladas para vegetação e vandalismo............................... 59

FIGURA 15 – Resultados das relações entre vegetação e área de interesse .......................... 60

FIGURA 16 – Resultados das relações entre vandalismo e área de interesse ........................ 61

FIGURA 17 – Variação da função trapezoidal: análise dos níveis de tensão (análise teórica)

................................................................................................................................................. 65

FIGURA 18 – Função de pertinência trapezoidal: análise de perdas de potência (análise

teórica) .............................................................................................................................. 65

FIGURA 19 – Função de pertinência linear crescente: análise do carregamento dos cabos

(análise teórica) ................................................................................................................. 66

FIGURA 20 – Alimentador protótipo (AL2) simulado novamente com o software DigSilent®.

.......................................................................................................................................... 74

FIGURA 21 – Função de pertinência trapezoidal: análise de níveis de tensão (primeira análise

prática, em 220 V) ............................................................................................................. 77

FIGURA 22 – Função de pertinência trapezoidal: análise de perdas de potência (primeira

análise prática)................................................................................................................... 78

FIGURA 23 – Função de pertinência linear crescente referente ao parâmetro DIST.SE...... 92

FIGURA 24 – Função de pertinência linear decrescente referente ao parâmetro DIST.SE .. 93

FIGURA 25 – Variação da função trapezoidal: análise dos níveis de tensão (Apêndice A).

................................................................................................................................................ 107

FIGURA 26 – Função de pertinência trapezoidal: análise de perdas de potência (Apêndice A)

................................................................................................................................................ 108

FIGURA 27 – Função de pertinência linear crescente: análise do carregamento dos cabos

(Apêndice A) ..................................................................................................................... 109

LISTA DE TABELAS

TABELA 1 – Análise nos níveis de tensão do grupo de consumidores localizado ao nó G e perdas de potência detectadas em todo sistema, com e sem a conexão da fonte de GD ao nó G .....................................................................................................

44 TABELA 2 – Análise nos níveis de tensão do grupo de consumidores localizado sobre o nó G (Ênfase ao horário das 21h) .....................................................................

45

TABELA 3 – Análise nos níveis de tensão dos grupos de consumidores localizados sobre os nós A1 e A2 ....................................................................................................

46

TABELA 4 – Análise das perdas em todo o alimentador ............................................. 47 TABELA 5 – Análise comparativa dos níveis de tensão dos grupos de consumidores localizados sobre os nós A1 e A2 .................................................................................

47

TABELA 6 – Análise nos níveis de tensão do grupo de consumidores localizado ao nó 21G e perdas de potência detectadas em todo sistema, com e sem a conexão de uma fonte de GD de 175 kVA ao nó 21G .....................................................................

49 TABELA 7 – Análise nos níveis de tensão do grupo de consumidores localizado ao nó 13G e perdas de potência detectadas em todo sistema, com e sem a conexão de uma fonte de GD de 175 kVA neste nó ........................................................................

50 TABELA 8 – Análise comparativa dos níveis de tensão dos grupos de consumidores localizados ao nó 13G e ao nó 21G, com e sem a conexão de fontes de GD de 175 kVA nestes nós ..............................................................................................................

51 TABELA 9 – Análise nos níveis de tensão do grupo de consumidores localizado ao nó 21G e perdas de potência detectadas em todo sistema, com e sem a conexão de uma fonte de GD de 150 kVA ao nó 19G .....................................................................

53 TABELA 10 – Análise nos níveis de tensão do grupo de consumidores localizado ao nó 13G e perdas de potência detectadas em todo sistema, com e sem a conexão de uma fonte de GD de 150 kVA neste nó ........................................................................

53

TABELA 11 – Análise comparativa dos níveis de tensão dos grupos de consumidores localizados ao nó 13G e ao nó 19G, com e sem a conexão de fontes de GD de 150 kVA nestes nós ...........................................................................................

54 TABELA 12 – Ordenação das estimativas (análise teórica) ......................................... 69 TABELA 13 – Coeficiente de prioridade de cada parâmetro (análise teórica) ............ 70 TABELA 14 – Estimativas médias dos parâmetros (análise teórica) ........................... 70 TABELA 15 – Definição das características qualitativas normalizadas de cada objeto .............................................................................................................................

71

TABELA 16 – Valores reais e normalizados dos parâmetros quantitativos obtidos através do algoritmo de Bellman-Zadeh (primeira análise prática) ..............................

76

TABELA 17 – Valores reais e normalizados dos parâmetros quantitativos obtidos através dos conjuntos fuzzy (primeira análise prática) .................................................

79

TABELA 18 – Ordenação das estimativas (primeira análise prática) .......................... 81 TABELA 19 – Coeficiente de prioridade de cada parâmetro (primeira análise prática) ..........................................................................................................................

81

TABELA 20 – Estimativas médias dos parâmetros (primeira análise prática) ............ 82 TABELA 21 – Definição das características qualitativas normalizadas de cada grupo de consumidores (local) ................................................................................................

85

TABELA 22 – Ranking final dos locais mais adequados à instalação de uma fonte de GD, considerando os valores normalizados obtidos através do algoritmo de Bellman-Zadeh juntamente com os valores normalizados pela análise qualitativa ......

86 TABELA 23 – Ranking final dos locais mais adequados à instalação de uma fonte de GD, considerando os valores normalizados obtidos através dos conjuntos fuzzy juntamente com os valores normalizados pela análise qualitativa ...............................




90

TABELA 27 – Análise nos níveis de tensão do grupo de consumidores localizado ao nó 8G e perdas de potência detectadas em todo sistema, com e sem a conexão de uma fonte de GD de 175 kVA ao nó 8G .......................................................................

91 TABELA 28 – Valores reais e normalizados do parâmetro quantitativo de distância a SE, obtidos através dos conjuntos fuzzy .......................................................................

93

TABELA 29 – Ranking final dos locais mais adequados à instalação de uma fonte de GD, considerando os valores normalizados obtidos através dos conjuntos fuzzy juntamente com os valores normalizados pela análise qualitativa, e adicionando o parâmetro de distância a SE ..........................................................................................



95 TABELA 32 – Valores reais e normalizados dos parâmetros quantitativos obtidos através dos conjuntos fuzzy (Apêndice A) ....................................................................

109

TABELA 33 – Ordenação das estimativas (Apêndice A) ............................................ 110 TABELA 34 – Coeficiente de prioridade de cada parâmetro (Apêndice A) ................ 110 TABELA 35 – Estimativas médias dos parâmetros (Apêndice A) ............................... 111 TABELA 36 – Definição das características qualitativas normalizadas de cada AL ... 112 TABELA 37 – Ranking final dos ALs mais adequados à instalação de uma fonte de GD (Apêndice A) ..........................................................................................................

112

LISTA DE QUADRO

QUADRO 1 – Principais características dos aerogeradores: modelo “AIR X” ................... 23

QUADRO 2 – Principais características dos aerogeradores: modelo “WHISPER” ............. 24

QUADRO 3 – Principais características das células de combustível................................... 34

QUADRO 4 – Comparação entre os modelos de microturbinas mais utilizados.................. 38

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

AE: acumulador de energia;

ALs: alimentadores;

ANEEL: Agência Nacional de Energia Elétrica;

Ccb: parâmetro de carregamento dos cabos da rede;

CH4: metano;

CO: monóxido de carbono;

CO2: gás carbônico;

COS: carbonil sulfeto;

DIST.SE: parâmetro de distância a subestação;

Fj (x): valores reais dos parâmetros analisados (pelo algoritmo de Bellman-Zadeh);

GD: geração distribuída;

H2: hidrogênio;

H2S: ácido sulfídrico;

Hz: Hertz (medição de freqüência);

Imáx : corrente máxima admissível no cabo;

KOH: hidróxido de potássio;

k1 : estimativa média dos parâmetros;

k2: estimativa calculada considerando a estimativa k1;

kp : coeficiente de prioridade dos parâmetros;

LiBr: bromato de lítio;

“m”: número de especialistas envolvidos na análise qualitativa;

máx Fj (x): máximo valor dentre os valores reais dos parâmetros analisados;

mín Fj (x): mínimo valor dentre os valores reais dos parâmetros analisados;

“n”: número de parâmetros selecionados na análise qualitativa;

NO2: óxido nitroso;

NT: níveis de tensão;

Oi , Oj : objetos em estudo;

O2: oxigênio;

Pe: perdas de potência;

ppm: partes por milhão (neste caso: volume de soluto disperso, em ml, existentes em 1 m3 (1

milhão de ml) de solução);

PRODIST: Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional;

QAI: índice qualitativo final;

rpm: rotações por minuto;

SE: subestação;

SO2: dióxido de enxofre;

Therm: unidade métrica de potência (1 therm = 100000 Btu. = 29,3 kWh);

“x”: valores reais dos parâmetros analisados (por conjuntos fuzzy);

xij : estimativa da comparação entre os pares de parâmetros;

Xj, Xi : parâmetros analisados;

X0: ranking final da adequada localização da fonte de GD;

Y(x): índice final;

µ(x): prioridade dos parâmetros (valores normalizados);

λj: nível de importância dos parâmetros.

SUMÁRIO

CAPÍTULO 1 – INTRODUÇÃO..................................................................................... 18 CAPÍTULO 2 – CONSIDERAÇÕES BÁSICAS SOBRE AS FONTES DE GD........... 21 2.1 – Aerogeradores e a energia eólica ............................................................................ 22 2.2 – Painéis fotovoltaicos e a energia solar .................................................................... 25 2.3 – Células de Combustível ........................................................................................... 27 2.3.1 – PEM – Próton Exchange Membrane Fuel Cells ................................................. 28 2.3.2 - AFC - Alkaline Fuel Cells .................................................................................. 29 2.3.3 – PAFC - Phosphoric Acid Fuel Cells................................................................... 30 2.3.4 – MCFC - Molten Carbonate Fuel Cells ............................................................... 31 2.3.5 – SOFC - Solid Oxide Fuel Cells .......................................................................... 32 2.4 – Microturbinas.......................................................................................................... 35 Resumo do capítulo 2....................................................................................................... 38 CAPÍTULO 3 – SOFTWARES AVALIADOS E ANÁLISE DOS PARÂMETROS QUANTITATIVOS EM DIFERENTES ALIMENTADORES ..................................... 40 3.1 – Software Homer® ................................................................................................... 40 3.2 – Software ATP Draw® ............................................................................................. 41 3.3 – Software Digsilent® ................................................................................................ 41 3.4 – Descrição do protótipo AL1 simulado com o software Digsilent®........................ 42 3.5 – Análise dos resultados - protótipo AL1 .................................................................. 44 3.6 – Descrição do protótipo AL2.................................................................................... 47 3.7 – Análise dos resultados - protótipo AL2 .................................................................. 49 3.8 – Descrição do protótipo AL3.................................................................................... 51 3.9 – Análise dos resultados - protótipo AL3 .................................................................. 52 Resumo do capítulo 3....................................................................................................... 54 CAPÍTULO 4 – PROTÓTIPO GARP3® ....................................................................... 56 Resumo do capítulo 4....................................................................................................... 62

CAPÍTULO 5 – FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA DE ANÁLISES MULTICRITERIAIS ...................................................................................................... 63 5.1 – Análise quantitativa e conjuntos fuzzy ................................................................... 63

5.2 – Análise quantitativa e Bellman-Zadeh ................................................................... 66 5.3 – Análise qualitativa................................................................................................... 67 5.4 – Análise final ............................................................................................................. 71 5.4.1 – Método multicriterial operador mínimo ............................................................. 71 5.4.2 – Método multicriterial operador produtório ......................................................... 72 5.4.3 – Método multicriterial operador somatório .......................................................... 72 Resumo do capítulo 5....................................................................................................... 73 CAPÍTULO 6 – PRIMEIRA ANÁLISE PRÁTICA DESENVOLVIDA....................... 74 6.1 – Análise quantitativa e Bellman-Zadeh ................................................................... 75 6.2 – Análise quantitativa e conjuntos fuzzy ................................................................... 76 6.3 – Análise dos resultados obtidos fazendo uso dos conjuntos fuzzy e do algoritmo de Bellman-Zadeh................................................................................................................. 79 6.4 – Análise qualitativa................................................................................................... 80 6.5 – Análise final conjunta dos parâmetros quantitativos e qualitativos...................... 85 Resumo do capítulo 6....................................................................................................... 87 CAPÍTULO 7 – ANÁLISE E VALIDAÇÃO DOS RESULTADOS OBTIDOS COM O SOFTWARE DIGSILENT® ........................................................................................... 89 7.1 – Resultados obtidos fazendo uso do algoritmo de Bellman-Zadeh na avaliação dos parâmetros quantitativos................................................................................................. 89 7.2 – Resultados obtidos fazendo uso dos conjuntos fuzzy na avaliação dos parâmetros quantitativos..................................................................................................................... 90 7.3 – Análise dos resultados obtidos ................................................................................ 91 7.4 – Reavaliação dos resultados obtidos fazendo uso dos conjuntos fuzzy na avaliação dos parâmetros quantitativos após a inclusão do parâmetro de distância a SE............ 95 7.5 – Análise dos resultados obtidos após a reavaliação ................................................. 96 Resumo do capítulo 7....................................................................................................... 96 CONCLUSÕES................................................................................................................ 97 CONSIDERAÇÕES FINAIS........................................................................................... 99 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .............................................................................. 101 APÊNDICE A ...................................................................................................................... 106

1 INTRODUÇÃO

A expansão da geração distribuída (Ackermann, Andersson and Soder, 2000) requer

estudos apropriados e análises minuciosas dos sistemas de distribuição que possuem a

conexão destas fontes (Mcdermott and Dugan, 2000).

Deve-se observar que a apropriada conexão dessas fontes de geração distribuída na

rede, realizada de forma ordenada com estudos elétricos prévios sobre a localização, potências

geradas e horas de atuação, pode determinar uma significativa melhoria das características

técnicas e econômicas do sistema, tanto em relação à solução de problemas operacionais já

existentes (Dugan and McDermott, 2001) quanto ao planejamento de novas redes elétricas

(Dugan and Price, 2004) – (Barin et al, CIRED 2007). De outra forma, a entrada destas novas

fontes de energia sem o devido estudo tende a causar vários transtornos ao sistema,

acarretando em problemas de natureza gerencial, regulatória e operacional, sendo estes

aspectos constantemente analisados na atual realidade das concessionárias de energia.

Em relação a natureza regulatória da geração distribuída, a adequada localização das

fontes de GD é um importante aspecto citado nos Procedimentos de Distribuição de Energia

Elétrica no Sistema Elétrico Nacional (PRODIST) - Módulo 3, sendo este um instrumento

orientativo criado pela Agência Nacional de Energia Elétrica - ANEEL. É importante

observar que após a aprovação do PRODIST, este irá nortear os diversos processos que

envolvem o planejamento e a operação dos sistemas de distribuição (Ramirez-Rosado,

Dominguez-Navarro and Yusta-Loyo, 1999). Desta forma, este trabalho pretende seguir as

orientações do PRODIST, apresentando os dois locais mais adequados para a instalação de

uma fonte de GD.

Em se tratando da natureza operacional, se as concessionárias, através do acesso e da

utilização destes estudos técnicos, estiverem preparadas para enfrentar as prováveis alterações

que irão surgir em seus sistemas haverá um considerável avanço no sistema de distribuição de

19

energia (Bouskelá, 2004), resultando, a partir dos diferentes meios e pontos de geração de

energia, em um significativo aumento de rendimento e confiabilidade (Dugan, 2002).

A partir da apropriado desenvolvimento das questões regulatórias e operacionais das

fontes de GD, cabe as concessionárias de energia o gerenciamento do crescimento da conexão

destas fontes em seus sistemas de distribuição, desenvolvendo constantes estudos que avaliem

a conexão e operação destas fontes.

Embora ainda possua pouca penetração no mercado nacional (Tahan and Kagan,

2004), em países desenvolvidos, como por exemplo, EUA e Canadá, as fontes

descentralizadas de geração já são utilizadas em larga escala, garantido a melhoria do

desempenho e da confiabilidade nas redes elétricas (Poore et al, 2002).

Há vários métodos para analisar o impacto da GD em sistemas de distribuição. Alguns

estudos fazem uso do método de Monte Carlo (Méndez et al, 2006), outros utilizam uma

metodologia baseada em “Tabu search algorithm” (Ramirez-Rosado and Dominguez-Navarro,

2006) e lógica fuzzy (Ekel, Terra and Junges, 1999). Estes últimos dois métodos também

podem ser usados para buscar a localização mais adequada de uma fonte de GD (Nara et al,

2001) - (Kyu-Ho Kim et al, 2002).

Estes métodos podem levar em consideração os mais variados critérios de ordem

quantitativa e qualitativa, conforme o interesse da empresa fornecedora de energia. Deve-se

observar a importância da correta escolha destes critérios, pois a ausência de um único critério

que possua uma elevada importância para o sistema em questão pode comprometer a validade

dos resultados obtidos.

Quanto aos critérios quantitativos, é possível considerar, por exemplo, níveis de

tensão, carregamento dos cabos, perdas de potência e energia, número de consumidores

atendidos, custos, potência de curto circuito, entre outros. Este estudo pretende validar a

utilização de alguns destes critérios a partir de resultados práticos obtidos através do software

DigSilent®.

Em relação aos critérios qualitativos podem ser incluídos parâmetros como: acesso (ao

local de instalação da fonte de GD), segurança (contra vandalismo, por exemplo), espaço

físico (para a instalação da fonte de GD), serviços ancilares (reserva de prontidão, capacidade

auto-restabelecimento ou black start, reserva de potência), etc. Este trabalho pretende validar

a utilização de alguns destes critérios a partir dos resultados obtidos através do software

GARP3®.

Desta forma, com o objetivo de realizar uma análise mais completa e levando em

consideração que um único parâmetro, como por exemplo, perdas de potência (Borges, et al,

20

2003) - (Griffin et al, 2000) não é suficiente para o desenvolvimento adequado de um

processo de decisão, este estudo pretende considerar em sua análise vários parâmetros, tanto

de ordem quantitativa como de ordem qualitativa. Outro importante fato a ser observado é que

os critérios (parâmetros) devem ser estabelecidos de acordo com o interesse da empresa

fornecedora de energia, para cada projeto proposto.

Como já relatado anteriormente, com o intuito de avaliar os principais candidatos à

localização da GD, primeiramente buscou-se um software comercial que possuísse as

características necessárias para o melhor desenvolvimento deste trabalho. Depois de concluída

esta pesquisa, decidiu-se optar pelo software DigSilent® (System Dynamics And EMT

Simulations, 2006). Este software foi utilizado para a simulação de fluxo de potência durante

a operação de fontes de GD, permitindo, desta forma, uma minuciosa análise dos impactos

ocasionados pelas fontes de GD considerando perdas de potência e níveis de tensão (Borges

and Falcão, 2003) – (Canha et al, 2006). Posteriormente fez-se uso do software GARP3®

(Qualitative Reasoning and Modeling, 2007) para a análise da influência dos parâmetros

qualitativos vegetação (acesso), vandalismo (população) em um possível local à instalação de

uma fonte de geração distribuída. Este software foi estudado em um Workshop sobre

raciocino qualitativo apresentado na Universidade Federal de Santa Maria.

Este estudo pretende fazer uso de métodos de tomada de decisão multicriteriais a

serem utilizados em um ambiente de modelagem fuzzy, baseados no algoritmo de Bellman-

Zadeh (Ekel and Popov, 1995) – (Barin et al, POWERENG 2007) e em lógica fuzzy (Ramirez-

Rosado and Dominguez-Navarro, 2004) visando determinar a localização mais adequada de

uma fonte de GD em um sistema de distribuição.

Finalmente deve-se observar que a metodologia proposta neste estudo é aplicada tanto

na análise de um sistema de distribuição com vários alimentadores, determinando qual é o

alimentador mais adequado a se instalar a fonte de GD, quanto na análise de um determinado

alimentador, buscando o local especifico dentro deste alimentador onde deve ser instalada a

fonte de GD.

Para melhor organizar a pesquisa desenvolvida nesta dissertação, este estudo está

dividido em 7 capítulos tratando respectivamente de: introdução, revisão de literatura

(considerações básicas sobre as fontes de GD, fundamentação teórica em análises

multicriteriais), coleta e análise de dados (softwares avaliados e análise dos parâmetros

quantitativos em diferentes alimentadores, protótipo GARP3®, primeira análise prática,

análise e validação dos resultados com o software Digsilent®), conclusões e considerações do

autor.

2 CONSIDERAÇÕES BÁSICAS SOBRE AS FONTES DE GD

Através da correta localização das fontes de geração distribuída observa-se uma

significativa redução nas perdas de potência (Griffin et al, 2000) – (Choi and Kim, 2000) e

uma grande melhoria nos níveis de tensão (El-Khattam and Salama, 2004), colaborando para

a redução destes níveis no período de pico e contribuindo para que o sistema opere em

condições próximas ao ideal. Pode-se ainda usufruir do período de menor demanda para o uso

de acumuladores de energia, tais como “flywheels” (Flywheels, 2007), banco de capacitores,

baterias, entre outros, ou até mesmo para produção de H2 a ser utilizado em células de

combustível, podendo estes sistemas abastecer as fontes geradoras durante os horários de

picos de demanda.

A adequada localização das fontes de GD é um importante aspecto citado nos

Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional (PRODIST)

- Módulo 3, sendo este um instrumento orientativo criado pela Agência Nacional de Energia

Elétrica - ANEEL. É importante observar que após a aprovação do PRODIST, este irá nortear

os diversos processos que envolvem o planejamento e a operação dos sistemas de

distribuição.

Em se tratando do meio ambiente, as fontes renováveis de energia reduzem emissão de

gases e, conseqüentemente, colaboram para redução do efeito estufa. Além disso, as fontes

renováveis são tecnologias ecologicamente amigáveis e com incentivos governamentais para

a sua difusão (PROINFA, Lei 10.438/2002);

Com relação aos combustíveis que podem ser empregados a estas fontes, pode-se

citar:

- diesel, biodiesel, biomassa, biogás, a serem utilizados em geradores, grupos motor-

gerador, microturbinas, etc (Coelho, 2004) – (Microturbine, 2006);

22

- energia eólica, utilizado por aerogeradores (Wind Generators, 2006);

- energia solar, utilizado em células fotovoltaicas (Coelho and Canas, 2002);

- água, utilizado em células de combustível (Fuelcells, 2007).

Como já relatado, as fontes de GD não são restritas a potências centralizadas de

fornecimento de energia (Borbely and Kreiber, 2001), podendo estas serem alocadas em

pontos estratégicos, atendendo de forma adequada aos seus consumidores ao longo da rede.

Com isso, verifica-se uma nova forma de reestruturação do sistema elétrico, diversificando as

possibilidades na instalação destas fontes, o que proporciona uma redução geral de custos na

atual manutenção e uma maior flexibilidade no planejamento futuro de novas redes de

distribuição (Dugan, McDermott and Ball, 2000) – (Dugan and Price, 2004). Por outro lado é

importante observar que a injeção de potência destas fontes descentralizadas em lugares

inapropriados, sem a regulação dos meios de controle de tensão, pode resultar em um

aumento nas perdas de potência no sistema e em indesejáveis níveis de tensão, fora dos

limites aceitáveis estabelecidos pela ANEEL (ANEEL - Resolução 505, 2001).

Como resultado, essas conseqüências podem elevar os custos de operação,

manutenção e planejamento (futuras expansões na rede), e até implicar em severas multas às

companhias fornecedoras de energia. Um outro fato a ser verificado é que a geração

distribuída pode introduzir um fluxo de potência reverso, interferindo no sistema de proteção

da rede (Comassetto, Canha and Abaide, 2006). Por estas razões a adequada localização da

GD é de extrema importância, não apenas pelo fato de algumas destas fontes de GD exigirem

determinadas condições geográficas, mas também pela possibilidade de ocorrência da

degradação na confiabilidade da rede e na qualidade da energia fornecida aos consumidores.

Neste estudo pesquisaram-se diferentes tipos de fontes de geração distribuída, com o

intuito de se obter uma análise ampla de suas principais características e aplicações.

2.1 Aerogeradores e a energia eólica

Define-se energia eólica como uma fonte de energia renovável resultante da força do

vento obtida através do deslocamento de massas de ar, derivadas dos efeitos de diferença de

pressão atmosférica entre regiões distintas. Para o aproveitamento desta energia utilizam-se

mecanismos denominados aerogeradores (Wind Generators, 2006), responsáveis pela

23

conversão desta energia mecânica em energia elétrica. A partir disso, a energia elétrica

proveniente deste processo pode ser aproveitada diretamente, como no caso de bombas

d’água, por exemplo, ou armazenada em baterias para necessidades posteriores. Os

aerogeradores podem operar sozinhos, ou como parte de um sistema híbrido, associados, por

exemplo, a painéis fotovoltaicos ou células de combustível (Eskander, Shatter and Hagry,

2001) – (Reis, Botura and Silveira, 2003).

A característica mais importante a ser observada na instalação de um aerogerador é se

o ambiente de instalação do mesmo possui condições metereológicas favoráveis a este tipo de

sistema, como vento forte e de longa duração. Este vento deve ser suficiente para gerar a

quantidade de energia requerida, dependendo diretamente dos períodos do ano, devido ao fato

de haver uma conseqüente variação do vento entre as diferentes estações. É importante

observar que a instalação dos aerogeradores deve estar próxima às baterias para evitar perdas

(na linha) e no mínimo a 10 metros do solo para melhor captação do vento.

Atualmente os aerogeradores possuem uma tecnologia que diminui em muito o ruído

indesejável do sistema, além de controlar o nível de carga do banco de baterias. Em relação a

estas, normalmente podem ser utilizadas baterias de 25 A/h até 400 A/h.

Um exemplo de um modelo comercial de um aerogerador é o modelo AIR-X, descrito

no Quadro 1, abaixo:

Nome do produto e descrição AIR X Preço (U$) 649 649 855

Potência (W) 400 Tensão disponível do sistema (V) 12 24 48

Diâmetro do rotor (cm) 116 Peso (kg) 8

Velocidade inicial de geração (km/h) 12 Veloc. máx. do vento - aproveitamento total 45

Corpo ALUMÍNIO Material das pás FIBRA DE CARBONO

Quadro 1 - Principais características dos aerogeradores: modelo AIR X

Outro tipo de aerogerador encontrado comercialmente é o “Whisper Wind Generator”,

descrito no Quadro 2. Neste sistema são empregados materiais de maior qualidade, tornando o

sistema mais rápido e confiável, com uma maior vida útil e um menor número de

manutenções, embora ocasione uma conseqüente elevação de seu custo. Outra grande

vantagem a ser observada é que suas hélices são bem largas permitindo um desempenho

24

elevado, mesmo em locais com média insuficiente de velocidade do vento, sendo assim ideal

para lugares urbanos.

Nome do produto e descrição

WHISPER H40 WHISPER H80 WHISPER 175

Preço (U$) 1595 1995 5455 Potência (W) 900 1000 3200

Tensões disponíveis (V) 12 24 48 12 24 48 12 24 48 Diâmetro do rotor (cm) 215 305 450 Diâmetro da torre (cm) 6,5 6,5 13

Número de pás 3 3 2 Transformador disponível para

distribuição NÃO SIM SIM

PESO (kg) 39 45 80 Velocidade máxima do

vento com aproveitamento total

(km/h)

45

Velocidade inicial de geração (km/h)

12

Material das pás FIBRA DE CARBONO Quadro 2 - Principais características dos aerogeradores: modelos “WHISPER”

Os dois tipos de aerogeradores descritos anteriormente estão apresentados na Figura 1.

Figura 1 – Aerogeradores: à esquerda o modelo “AIR X”; à direita o modelo “WHISPER”

25

2.2 Painéis fotovoltaicos e a energia solar

Define-se energia solar fotovoltaica como uma fonte de energia renovável obtida pela

conversão de energia luminosa solar em energia elétrica, realizada através de painéis

fotovoltaicos (Coelho and Canas 2002). Esta produção pode servir para suprir à procura

imediata de energia, sendo que o excedente pode ser injetado na rede, se necessário.

Embora a fabricação de células de painéis fotovoltaicos (PV) necessite de uma

tecnologia avançada, sua implementação em módulos é simples. Os módulos PV são

dispositivos de baixa tensão (contínua). Por outro lado, se associados em série ou em paralelo,

podem produzir valores razoáveis de tensão ou corrente. Estes módulos não possuem partes

móveis, o que se torna uma vantagem em relação à manutenção dos mesmos (Dias de

Almeida and Carvalho, 2003).

Um dispositivo fotovoltaico consiste basicamente em duas camadas de material

semicondutor (uma camada tipo n e outra camada tipo p) com diferentes propriedades

eletrônicas. Os semicondutores do tipo p são manuseados de modo a conterem íons negativos

e os semicondutores do tipo n são igualmente manuseados, só que para conterem íons

positivos. A interface entre estas duas camadas é preenchida com um campo elétrico formado

pela junção das duas camadas. Quando a luz incide numa célula PV, parte dela é refletida,

parte é absorvida e outra parte passa através da célula. A luz absorvida excita os elétrons que

se encontram no limite do estado de maior energia, tornando-os elétrons livres. Esses elétrons

livres movem-se na direção imposta pelo campo elétrico aplicado dentro do cristal, deixando

lacunas que também se movem ao longo do cristal. Desta forma, tendo um circuito fechado

nos terminais da célula PV, será gerada uma corrente contínua.

A energia produzida nos módulos de células fotovoltaicas pode ser armazenada em

baterias. Além disso, também há a possibilidade de ser aplicada de forma direta em sistemas

de bombeamento, iluminação pública isolada, retransmissores, sistemas de depuração de

águas, entre outros. Instalações com ligação à rede são soluções favoráveis em ramificações

terminais da rede de distribuição elétrica, melhorando a qualidade do serviço e garantindo

prestações mínimas em caso de falha da rede convencional. A potência instalada nestes casos

é reduzida, normalmente da ordem das dezenas de kW.

Algumas das principais vantagens do sistema de painéis fotovoltaicos são:

- fonte de energia gratuita;

26

- sistema silencioso;

- não consome combustível;

- resistente a condições climáticas extremas;

- não tendo peças móveis a sua manutenção é reduzida;

- possibilidade de aumento da potência produzida acrescentado módulos;

- autonomia energética independente da localização geográfica.

Embora o custo da energia produzida pelos geradores fotovoltaicos ainda seja

considerado elevado, dificultando a difusão da tecnologia e a consolidação de seu mercado, o

custo de sua aplicação em comunidades isoladas (residências, escolas, postos de saúde e

centros sociais) não é um obstáculo definitivo (aproximadamente 3 US$/Wp). Muitos

domicílios em regiões remotas e isoladas do país, que em geral apresentam pouca demanda de

eletricidade, basicamente para fins de iluminação e comunicação, podem ser energizados com

sistemas fotovoltaicos a um custo da ordem de, aproximadamente, R$ 3500 por instalação.

Sistemas desse porte podem oferecer ao usuário 15 kWh/mês, serviço que satisfaz a condição

mínima de abastecimento de energia elétrica. Por outro lado, deve-se observar que embora a

manutenção deste sistema seja esporádica, no caso do uso destes PV em locais remotos, deve

haver um acompanhamento de técnicos especializados após a instalação das mesmas,

evitando assim uma má conservação dos painéis fotovoltaicos. Na Figura 2 podem ser

observadas duas fotos de painéis fotovoltaicos.

Figura 2 – Painéis fotovoltaicos

27

2.3 Células de combustível

Uma célula combustível é uma célula eletroquímica, podendo ser considerada como

uma bateria em que os reagentes são alimentados continuamente.

Os reagentes típicos são o hidrogênio e o oxigênio. O hidrogênio é fornecido do lado

do ânodo e o oxigênio no lado do cátodo. As baterias comuns têm que ser recarregadas de

tempos em tempos porque os reagentes esgotam-se. As células combustíveis estacionárias não

portáteis, pelo contrário, não necessitam ser recarregadas, uma vez que seus reagentes são

fornecidos de forma contínua.

Estas células (Fuelcells, 2007) possuem a vantagem de serem altamente eficientes e

pouco poluentes. Podem ser utilizadas como sistemas de emergência, em locais onde não

existe rede elétrica, em aparelhos portáteis e veículos. Uma de suas principais desvantagens é

o seu custo, que atualmente ainda é elevado em comparação com outras fontes alternativas de

energia.

O hidrogênio é usado basicamente como combustível. Sua geração é normalmente

realizada através da eletrólise da água, embora possa haver uma geração através do metano,

componente principal do gás natural, obtendo aproximadamente 80% de rendimento. Todavia,

o método de conversão do metano liberta gases para o meio ambiente, não sendo um processo

ecologicamente correto. Desta forma, uma possível solução a ser usada é a eletrólise da água.

A eletrólise é um processo que separa os elementos químicos de um composto através

do uso da eletricidade. De maneira sumária, procede-se primeiro à decomposição (ionização

ou dissociação) do composto em íons. A partir disso, há a passagem de uma corrente contínua

através destes íons, resultando na obtenção dos elementos químicos. Em muitos casos,

dependendo da substância a ser eletrolisada e do meio em que ela ocorre, além da formação

destes elementos ocorre também a formação de novos compostos. O processo da eletrólise é

uma reação de oxirredução oposta àquela que ocorre numa célula eletrolítica, sendo, portanto,

um fenômeno físico-químico não espontâneo. A palavra eletrólise é originária dos radicais

“eletro” (eletricidade) e “lisis” (decomposição). Neste estudo foram pesquisados os tipos mais

usados de células de combustível (Stationary Fuel Cells, 2006) com suas respectivas

características e aplicações.

28

2.3.1 PEM – Próton Exchange Membrane Fuel Cells

Este tipo de célula de combustível possui um alto valor de potência de saída, peso e

volume reduzidos, caracterizando a mesma como uma célula de operação bem flexível. Por

outro lado, dentre suas desvantagens é possível citar seu custo elevado e sua probabilidade de

contaminação do catalisador por CO, o que causa um aumento no número de paradas para

manutenção.

As células de combustível PEM utilizam um polímero sólido como eletrólito e

eletrodos de carbono (poroso), contendo um catalisador de platina. Emprega-se em sua

operação normalmente hidrogênio (proveniente de tanques de armazenamento), oxigênio

(proveniente do ar) e água, sem qualquer outro tipo de fluidos corrosivos, como usados em

outras células.

A temperatura de operação é baixa em comparação as outras células, ficando em torno

de 80°C, o que permite que o sistema tenha uma partida rápida (menor tempo de

aquecimento) e que o material utilizado sofra um menor desgaste, tendo como conseqüência

uma alta durabilidade. Por outro lado, este sistema requer a utilização de um metal nobre

(platina) como catalisador, ocasionando assim uma considerável elevação no seu custo. Além

disso, pelo fato desta platina ser sensível ao CO, há a necessidade da aplicação de um reator

adicional para reduzir os valores de CO no combustível gasoso (de onde se extrai o H2)

derivado do metanol e de outros hidrocarbonetos. Atualmente está sendo desenvolvido um

catalisador baseado em platina e rutênio, oferecendo uma maior resistência ao CO.

As aplicações desta célula estão direcionadas principalmente para veículos de

transporte como carros e ônibus, mas também há casos da sua aplicação em fontes

estacionárias de energia.

Em se tratando dos valores de rendimento, o percentual elétrico fica em torno de 35%,

com um rendimento total de até 60%.

O processo básico de funcionamento de uma célula PEM pode ser visualizado na

Figura 3.

29

Figura 3 – Funcionamento de uma célula PEM

2.3.2 AFC - Alkaline Fuel Cells

As AFCs foram as primeiras células de combustível a serem desenvolvidas, sendo

também as primeiras a serem usadas em programas espaciais na produção de energia elétrica

e água dentro de uma espaçonave. Estas células utilizam uma solução de hidróxido de

potássio em água como eletrólito, podendo ainda ser utilizado uma grande variedade de

metais não preciosos como catalisadores, no anodo e catodo.

Normalmente a temperatura de operação fica entre de 100°C e 250°C, embora esteja

sendo desenvolvido um novo tipo de AFC que opera em temperaturas menores, entre 23°C e

70°C. Uma das principais desvantagens neste sistema é a redução de sua vida útil pela

contaminação do eletrólito (CO2). Para evitar essa contaminação é necessário purificar o H2 e

o O2 usados como combustível do sistema, elevando assim o seu custo. Desta forma, seu uso

fica bastante prejudicado comercialmente, pois ou se faz uso de um processo caro pela

purificação necessária, ou se tem um sistema com um elevado número de paradas

(manutenções) e com uma vida útil bem reduzida, se comparada às outras células de

combustível.

Em se tratando dos valores de rendimento, o percentual elétrico fica em torno de 30%,

com um rendimento total de até 60% em aplicações espaciais. O processo básico de

funcionamento de uma célula AFC pode ser visualizado na Figura 4, apresentada a seguir.

30

Figura 4 – Funcionamento de uma célula AFC

2.3.3 PAFC - Phosphoric Acid Fuel Cells

Este tipo de célula de combustível utiliza acido fosfórico líquido como eletrólito e

eletrodos de carbono poroso com um catalisador de platina. As células de combustível PAFC

são consideradas a primeira geração de alto desenvolvimento tecnológico para serem usadas

comercialmente em veículos de transporte (ônibus) e principalmente em geradores de energia

(estacionários).

Dentre suas vantagens podemos citar sua maior tolerância ao monóxido de carbono,

em comparação as células PEM, e seu alto rendimento total fazendo uso da cogeração,

alcançando até 85% de aproveitamento. Em relação a seu rendimento elétrico, o percentual é

menos vantajoso, ficando entre 37% e 42%.

Assim como todas as células que utilizam um catalisador de platina, as células PAFC

têm um custo bem elevado. Além disso, por possuírem dimensões e peso de células de

combustível de maior porte sua aplicação só é justificada para sistemas em que se façam

proveito da cogeração, obtendo seu máximo rendimento.

Sua temperatura de operação fica em torno de 200°C, utilizando como alimentação

principalmente gás natural (propano) e ar, trazendo como conseqüência as vantagens deste

tipo de combustível. O processo básico de funcionamento de uma célula PAFC pode ser

visualizado na Figura 5, demonstrada na seqüência.

31

Figura 5 – Funcionamento de uma célula PAFC

2.3.4 MCFC - Molten Carbonate Fuel Cells

MCFCs são células de combustível de altas temperaturas (em torno de 650°C) que

utilizam um eletrólito composto de bicarbonato fundido e metais não preciosos no anodo e

catodo, reduzindo desta forma seu custo final.

Ao contrário das células de combustível PEM, AFC e PAFC, as células MCFC não

necessitam de um reformador externo para conversão do combustível (normalmente gás

natural) em hidrogênio. Devido às altas temperaturas de operação, este processo é feito

internamente (“internal reforming”), reduzindo ainda mais o custo final do sistema. Além do

custo reduzido e do alto rendimento, outra grande vantagem desta célula é a resistência da

mesma ao CO ou CO2, podendo até usar o próprio CO e outros gases provenientes do carvão

como combustível. Atualmente, está sendo desenvolvido um grupo de células MCFCs que

aproveitam fontes “sujas” de energia como alimentação, baseando-se sempre no seu resistente

reformador interno para produção de H2.

A principal desvantagem desta célula é a baixa durabilidade. As altas temperaturas de

operação e o tipo de eletrólito utilizado (corrosivo) diminuem a vida útil do sistema.

32

Seu rendimento elétrico é relativamente elevado, em torno de 60%, podendo alcançar

um total de até 80%, fazendo uso da cogeração. O processo básico de funcionamento de uma

célula MCFC pode ser visualizado na Figura 6, demonstrada abaixo:

Figura 6 – Funcionamento de uma célula MCFC

2.3.5 SOFC - Solid Oxide Fuel Cells

Este tipo de célula de combustível utiliza uma cerâmica dura não porosa como

eletrólito, proporcionando assim uma montagem diferente em relação às outras células de

combustível.

Como a sua temperatura de operação é muito elevada, chegando a 1000°C, não há

necessidade do uso de metais no catalisador, além de possibilitar que a conversão do

combustível em hidrogênio seja feita internamente, reduzindo consideravelmente o custo do

sistema. Outra vantagem, também característica das células que operam em altas

temperaturas, é a sua resistência ao enxofre e monóxido de carbono (CO), podendo até usar o

próprio CO ou outros gases provenientes do carvão como combustível para o sistema.

Uma das principais desvantagens proveniente desta alta temperatura é a necessidade

da utilização de um revestimento para retenção do calor e para proteção pessoal, aceitável

33

para grandes unidades estacionárias, mas inviável em veículos e pequenas unidades,

proporcionando uma considerável elevação no custo final. Entretanto, sua principal

desvantagem é a redução da durabilidade dos materiais e a conseqüente diminuição de sua

vida útil.

Em se tratando dos valores de rendimento, o percentual elétrico fica entre 50% e 60%,

alcançando até 80% através da cogeração. Atualmente está sendo pesquisado o potencial de

SOFCs com temperaturas reduzidas, inferiores a 800°C, com intuito de se obter além de uma

redução nos custos do revestimento e dos materiais, um acréscimo a vida útil do sistema.

O processo básico de funcionamento de uma célula SOFC pode ser visualizado na

Figura 7, apresentada a seguir:

Figura 7 – Funcionamento de uma célula SOFC

As principais características das células de combustível analisadas neste trabalho podem ser observadas no Quadro 3, apresentado a

seguir:

Quadro 3 - Principais características das células de combustível

Rendimento (%) Tipo Eletrólito T (°C) Combustível

Gases expelidos

Vantagens Desvantagens Aplicações elétrico total

PEMFC Polímero condutor de prótons.

40-120 H2 + 02/ AR, metanol (H2 menos puro).

CO (>10ppm), S (H2S e COS).

Alta densidade de potência, operação flexível.

Alto custo da membrana e contaminação do catalisador por CO.

Veículos e unidades estacionárias.

30-35 50-60

PAFC Ácido Fosfórico 90-100%, (H3PO4).

160-220

Gás rico em hidrogênio (gás natural ou propano) + Ar.

CO (>5,000 ppm), S (H2S e COS) (>50 ppm).

Maior desenvolvimento tecnológico, tolerância ao CO, cogeração.

Grande porte e custo elevado

Unidades estacionárias. 35-42 80-85

AFC KOH. 90-230 Puro H2 + O2. C02, CH4, CO, S (H2S e COS).

Alto rendimento.

Vida útil limitada por contaminação do eletrólito (CO2), custo elevado.

Veículos, espaçonaves e unidades estacionárias.

30 55-60

MCFC Carbonatos fundidos (CO3

2). 550-660

Gás rico em hidrogênio (gás natural ou propano) + Ar.

S (H2S e COS) (>0.5 ppm).

Tolerância a CO/CO2, facilidade de transporte e armazenamento, custo reduzido.

Corrosão do catodo, baixa durabilidade dos materiais empregados, vida útil limitada.

Unidades estacionárias e cogeração.

50-60

75-80

SOFC (ZrO2) Zircônia.

680-1000

Gás rico em hidrogênio+ Ar, ou CO.

S (H2S e COS) (>1.0 ppm).

Alto rendimento, tolerância ao CO, custo reduzido.

Problemas de materiais (custo e durabilidade), vida útil limitada.

Unidades estacionárias e cogeração.

45-60 70-80

34

35

2.4 Microturbinas

Microturbinas (microturbine, 2006) são turbinas de pequeno porte, aproximadamente

2 m de altura por 70 cm de diâmetro, caracterizadas pela presença de um trocador de calor

que opera com base no ciclo termodinâmico de Brayton (termodinâmica, 2007) onde o ar

atmosférico é comprimido, aquecido, misturado com combustível e então expandido. Os

modelos mais utilizados são compostos por um pequeno motor (JET) integrado com um

gerador de energia, possuindo apenas uma parte móvel (coluna) composta por um gerador

localizado em uma de suas extremidades, uma turbina (rotor) na extremidade oposta, e um

compressor. Por fim há um “recuperador” de calor que desvia parte do ar quente que seria

desperdiçado para alimentar o compressor, ou seja, é utilizado um ar aquecido (maior que a

temperatura ambiente) para manter o ciclo de Brayton, economizando combustível no

processo de compressão.

A partir disso, o compressor aspira (bombeia) ar para um “combustor” onde o

combustível injetado e o ar comprimido se misturam, resultando em uma expansão rápida do

gás (combustão), girando a turbina em alta velocidade de rotação (rpm). A velocidade

alcançada é de aproximadamente 100.000 rpm, sendo que não só a turbina gira em alta

velocidade como também o gerador. Assim, temos como resultado uma saída de alta

freqüência (aproximadamente 1600 Hz) convertida eletronicamente, através de uma interface,

para freqüência e tensão compatíveis ao sistema.

Algumas das principais vantagens das microturbinas são:

- maior flexibilidade com a utilização de diferentes combustíveis, permitindo o uso de

gases como propano, gás natural, biogás; ou combustíveis líquidos como querosene e diesel;

- baixa emissão de gases poluentes como óxido de nitrogênio (NO2), dióxido de

enxofre (SO2) e monóxido de carbono (CO);

- maior confiabilidade para o sistema, proporcionando um fornecimento contínuo de

energia elétrica mesmo durante quedas na rede;

- facilidade na implementação da cogeração, a partir de tecnologias como CHP

(“Combined Heating and Power”) e CCHP (“Combined Cooling Heat and Power”);

- manutenção simples em intervalos relativamente longos, dado que seu sistema

mecânico não é complexo, sendo composto apenas por uma coluna móvel, sem bombas ou

radiadores e não necessitando de lubrificação por óleos, pois a coluna é lubrificada por um

sistema de ar filtrado (“Air-Bearing”).

36

Em se tratando da cogeração, os gases aquecidos resultantes da queima de

combustível, durante o funcionamento de uma microturbina, além de aproveitados para girar a

turbina e produzir eletricidade, geram calor utilizado para aquecimento de água ou

aquecimento ambiental. Desta forma, este sistema pode alcançar um aproveitamento de até

65%.

Com relação à faixa de potência de operação, a menor capacidade de uma turbina a

gás disponível no mercado atualmente é de 30 kW, e a maior em torno de 20 MW. A partir

disso, denominam-se microturbinas as turbinas com capacidade entre 30 kW e 500 kW,

embora comercialmente ainda não sejam encontradas microturbinas superiores a 300 kW.

Prevê-se a fabricação de microturbinas na faixa de 400 kW, estas por sua vez, tendem a ser

denominadas de miniturbinas, criando uma nova diferenciação de classes nas turbinas

existentes no mercado.

Dentre as principais aplicações das microturbinas (Microturbines: Power to the

People, 2006), têm-se:

- hotéis, escolas, prédios comerciais; lugares onde se tem a ganhar com a produção de

energia elétrica própria somada ao calor resultante da cogeração para aquecer água e

ambientes internos;

- locais que fazem uso apenas da geração de energia, como depósitos de lixo e campos

de óleo, onde a chama dos gases pode servir de combustível para o sistema. Neste caso pode

haver a conexão da microturbina em um sistema de rede de distribuição, ampliando sua

utilização;

Um ótimo exemplo da aplicação prática das microturbinas está localizado em Los

Angeles (EUA), onde há o maior conjunto de microturbinas trabalhando juntas; são cinqüenta

microturbinas do tipo C30 alimentadas por gás derivado de um reservatório de lixo (“Flare”).

Combinadas, estas cinqüênta microturbinas geram mais de 1,5 MW para o departamento

água e rede de energia de Los Angeles.

Mesmo sendo um sistema de grande escala, onde poderia ser implementado um

número muito menor de turbinas de maior porte, a grande vantagem neste caso é que a

microturbina queima o gás, utilizado em seu processo de combustão, mesmo que este

contenha um índice relativamente baixo de metano (35%), não necessitando da adição de

qualquer outro combustível (mistura) à microturbina, o que resultaria em um gasto excessivo.

Além disso, deve-se observar que a baixa emissão de gases poluentes é outro importante

aspecto a ser considerado neste tipo de sistema.

37

Normalmente as microturbinas possuem dois sistemas de funcionamento, o CHP e o

CCHP. No sistema CHP há um segundo trocador de calor que transfere a energia térmica que

seria desperdiçada pela turbina para um sistema de água aquecida, ou para outro tipo de

sistema térmico que aproveite este calor (cogeração).

O sistema CCHP tem como objetivo não apenas usar o calor das microturbinas para

uma forma de cogeração, mas também para resfriar ambientes ou, até mesmo, água. Embora

este procedimento pareça, a primeira análise, absurdo, ele se baseia nas diferentes

características químicas para determinadas substâncias, como por exemplo, água, amônia e

lítio. Neste sistema há um dispositivo chamado “Absorption Chiller” (Zogg, Feng and

Westphalen, 2005), que funciona como uma espécie de refrigerador, usando calor como sua

fonte primaria de energia, impulsionando desta forma um ciclo de refrigeração. Existem três

tipos de “Absorption Chiller”: “Direct-Fired”, “Indirect-Fired” e “Heat Recovery” (Engine

Driven Chillers, 2007). Para uso no sistema CCHP, é utilizado o tipo “Indirect-Fired”,

fazendo uso do vapor ou água quente para produzir o efeito de resfriamento. Em relação aos

outros sistemas, o modo “direct-fired” faz uso de um combustível (como gás natural) como

fonte primária e o modo “heat recovery” ainda utiliza um sistema de reaproveitamento do

calor liberado, o que eleva ainda mais o rendimento do dispositivo (“absorption chiller”).

Devido à larga utilização deste sistema, é importante ter-se um conhecimento básico

sobre o funcionamento do mesmo. Como já citado, este sistema baseia-se em um

equipamento que utiliza calor para produzir uma fonte energia fria, podendo ser um

“absorption chiller” ou um “adsorption chiller”. Embora a nomenclatura seja bem semelhante

e ambos possuam a mesma função, este último produz “frio” a partir da absorção de água em

vácuo sobre uma camada de sílica gel. Desta forma, a água absorvida ferve na câmara de

vácuo, sendo este calor transferido por um trocador de calor, produzindo uma saída com 30%

de uma mistura de glicol propileno e água a uma temperatura de 4°C. A grande maioria dos

equipamentos baseados em “adsorption chillers” possuem duas camadas de absorção, a

primeira é responsável pelo efeito de resfriamento, e a segunda é regenerativa,

proporcionando que o resfriamento permaneça contínuo.

Em se tratando do sistema que utiliza “absorption chillers”, este utiliza uma solução de

Bromato de lítio (LiBr) como refrigerante, produzindo uma saída com uma temperatura de 4°

C negativos. Deve-se observar que embora este sistema produza uma saída com menor

temperatura (maior rendimento), sua aplicação deve ser restrita a casos nos quais há vapor ou

água quente a disposição. Por utilizar uma solução como refrigerante, este sistema tolera uma

variação menor de temperatura, não podendo haver nenhum desequilíbrio químico no LiBr, o

38

que poderia causar até uma indesejável e desastrosa cristalização do mesmo no encanamento.

Desta forma, para este caso, devem-se realizar constantes análises do solvente, proporcionado

uma manutenção mais cuidadosa e numerosa em relação ao sistema que utiliza “adsorption

chillers”, o que eleva custos e diminui a confiabilidade do sistema. Outro fato que deve ser

observado é que o LiBr é uma substância corrosiva, diminuindo a vida útil do sistema.

No Quadro 4, apresentado na seqüência, estão descritas as principais características de

alguns dos modelos de microturbinas mais usados (comercialmente conhecidos).

Modelo Preço aproximado

Potência de Saída

Combustível (entrada)

Dimensões H x W x D (cm)

Peso (Kg)

Observações

C30 - Standard

330 U$35500 30kW 4.2 therm 190 x 71 x 135 480

Adicionar compressor e

recuperador de calor

C60 - Standard

60 U$55500 60kW 8.71therm 208 x 76 x 193 608

Adicionar compressor e

recuperador de calor

Ingersoll Rand IR70

U$110000 conectado a

rede

U$125000 Modo Dual

70kW 9.1therm 175 x 107 x

220 1860

Incluído compressor e trocador de calor

interno

Ingersoll Rand IR250

U$300000 conectado a

rede

U$340000 Modo Dual

250kW 31.5 therm 320 x 193 x

200 4080

Incluído compressor e trocador de calor

interno

Quadro 4 – Comparação entre os modelos de microturbinas mais utilizados1

Resumo do capítulo 2

Neste capítulo foram descritas as possíveis vantagens e desvantagens da utilização das

fontes de geração distribuída, considerando a localização destas fontes nos sistemas de

1 OBS: As microturbinas que requerem compressores de gás terão um custo adicional de aproximadamente U$10000 e mais U$15000 referentes às unidades de recuperador de calor, no caso de sistemas que façam uso de cogeração. Ainda se tratando de cogeração, deve-se observar que para o aquecimento de água a temperatura máxima obtida fica entre 82°C e 96°C.

39

distribuição de energia, tanto em relação às conseqüências causadas nas redes e no meio

ambiente em questão, quanto no envolvimento da atual legislação brasileira relacionada a este

assunto, estabelecida pela Agência Nacional de Energia Elétrica. Além disso, foram descritas

diferentes tipos de fontes de GD, com o intuito de se obter uma análise ampla de suas

principais características e aplicações. Os tipos de fontes descritos foram: aerogeradores,

painéis fotovoltaicos, células de combustível e microturbinas.

3 SOFTWARES AVALIADOS E ANÁLISE DOS PARÂMETROS

QUANTITATIVOS EM DIFERENTES ALIMENTADORES

Na etapa inicial deste estudo buscou-se um software comercial que possuísse as

características necessárias para o melhor desenvolvimento deste trabalho. As características

principais avaliadas nesta etapa foram:

- possibilidade de estudo de fluxo de potência;

- análise de perdas de potência e níveis de tensão;

- possibilidade de criação de um sistema de distribuição completo, com redes,

transformadores, barras, cargas com demandas variáveis, motores e geradores;

- possibilidade de criação de modelos de fontes de geração de energia, podendo estas

serem alocadas em qualquer nó ao longo do alimentador;

- praticidade e facilidade de manuseio do sistema;

- possibilidade de interação com outros softwares;

- possibilidade de coleta de valores na saída de dados;

A partir de uma pesquisa minuciosa em vários sites de empresas e vendedores, foram

selecionadas três opções de softwares a serem estudados.

3.1 Software Homer®

Homer® (The Optimization Model for Distributed Power, 2006) é um produto

distribuído pela National Renewable Energy Laboratory (NREL), desenvolvido pela Mistaya

Engineering Inc, localizada em Calgary, Canadá.

41

Uma de suas principais características é a simplicidade e a praticidade em implementar

e analisar sistemas, conectados ou não à rede, de forma técnica e econômica. Além disso, o

software Homer® (Started Guide for HOMER®, 2005) disponibiliza um variado acervo de

tecnologias empregadas em sistemas de geração distribuída, tais como células de combustível,

painéis fotovoltaicos, aerogeradores, geradores a biodisel, dentre outras.

Embora sua implementação e análise sejam bastante diretas e de fácil assimilação, há

um grande problema no desenvolver da topologia do sistema: o ponto de localização da fonte

de geração é determinado pelo próprio programa. Desta forma não há possibilidade de

analisar as variações decorrentes da mudança da localização destes nós de geração, o que é

básico para o desenvolvimento deste estudo. A partir disso, decidiu-se pela não utilização

deste software como base de trabalho.

3.2 Software ATP Draw®

O software ATPDRAW® , “Alternative Transients Program” (User manual - version

3, 2006), é considerado um dos mais utilizados em simulações digitais de natureza

eletromagnética ou eletromecânica em sistemas de potência. O desenvolvimento e o

financiamento deste programa são realizados pela Bonneville Power Administration,

localizada em Portland, USA. Embora este software atendesse aos requisitos básicos

necessários, sua praticidade foi considerada regular, comparada com os outros softwares desta

pesquisa. Assim, também se optou pela não utilização deste software como base de estudo

inicial.

3.3 Software Digsilent®

O software DigSilent®, “Digital Simulation and Electrical Network Calculation

Program” (System Dynamics And EMT Simulations, 2006), é produzido por uma companhia

privada denominada DigSilent® GmbH, localizada em Gomaringen, Alemanha. Este software

foi desenvolvido com intuito de analisar um amplo conjunto de aplicações em sistemas

elétricos de potência, como transmissão e distribuição de energia, eletrônica de potência e

42

sistemas industriais. Embora sua aplicação seja muito ampla, resultando em uma grande

quantidade de recursos disponíveis, este programa não possui um manuseio complexo. Suas

funções são acessadas de forma simples e de fácil assimilação, além de expressar claramente

os resultados obtidos. Após uma análise mais detalhada deste programa, concluiu-se que o

software DigSilent® (DigSilent® user manual, 2005) se encaixava em todos os aspectos

requisitados a este estudo. No entanto, teve-se acesso apenas a sua versão limitada

(“PowerFactory4Education”; versão estudante), trazendo como principal conseqüência à

limitação no número de barras a serem utilizadas (50). Mesmo assim, optou-se pela escolha

deste software como base de estudo, visando à aquisição de uma versão mais completa.

3.4 Descrição do protótipo AL1 simulado com o software Digsilent®

Este foi o primeiro protótipo de um sistema de distribuição desenvolvido com o

software DigSilent® para verificar o impacto da conexão de fontes de GD em diferentes

pontos, considerando perdas de potência e níveis de tensão. Esta simulação tem como

principal objetivo validar o uso destes dois critérios nas análises multicriteriais desenvolvidas

para obtenção do local mais adequado à instalação de uma fonte de GD.

O modelo apresentado na Figura 8 é caracterizado por um alimentador em 13,8 kV

com 22 transformadores conectados à rede primária (13,8 kV/380 V/220 V; conexão ∆ - ).

Ligado a cada transformador há um grupo de consumidores, sendo estes caracterizados

através de diferentes curvas de carga. Estes grupos foram conectados ao longo do alimentador

havendo um dimensionamento adequado para cada trecho da rede, ou seja, de nó a nó

[ABNT-NBR-14039, 2005]. Este dimensionamento resultou na utilização dos seguintes

cabos: CAA 4/0, CAA 2/0, CAA 1/0 e CAA 2.

43

Figura 8 – Alimentador protótipo AL1 utilizado como base de estudo no software DigSilent®

A distância da Subestação (SE) até o último conjunto de consumidores G é de 105,4

km. Neste ponto foi conectada a rede uma fonte de geração distribuída de 130 kVA,

equivalente a 12% da demanda total do alimentador às 19h (horário de pico máximo). O

objetivo desta fonte, neste caso específico, é gerar energia apenas entre os horários das 18 às

21h.

No conjunto de consumidores anterior (A2), a 89,3 km de distância da SE, foi

conectado à rede um acumulador de energia (AE) de 90 kVA, com objetivo de representar a

produção de hidrogênio, via eletrólise, apenas entre os horários da 1 às 5h (inclusive). Com

isso, pode-se supor que o gerador conectado a G é alimentado por uma célula de combustível

com base no Hidrogênio, produzido durante a madrugada em A2 e transportado até a

localização de G durante o dia. Um outro AE de 260 kVA foi conectado a 3,2 km da SE (A1),

com o objetivo de análise de perdas de potência e níveis de tensão. Posteriormente, foram

realizadas simulações com novos valores de potência para os geradores, com objetivo de

avaliar as conseqüentes alterações nos níveis de tensão e nas perdas de potência, dando ênfase

ao horário mais provável de extrapolação dos limites de tensão adequados à entrega ao

consumidor. Para a conexão ao nó G, utilizaram-se geradores de 99 kVA e 170 kVA, dando

ênfase ao horário das 21h onde a atuação do gerador pode ocasionar a extrapolação do limite

superior de tensão, pois neste momento encontra-se a menor demanda e, consequentemente, o

maior nível de tensão. Por fim, definindo um valor de potência para o AE como base de

44

comparação (260kVA), avaliou-se a operação do mesmo nos diferentes pontos do sistema, em

A1 e A2.

Abaixo, podem-se observar os valores dos níveis de tensão (NT) adequados para

entrega ao consumidor, além dos limites precários e críticos, estabelecidos pela Resolução

505, 26 de novembro de 2001 – ANEEL.

- Níveis de Tensão Adequados (V): 201 ≤ NT ≤ 231;

- Limites dos Níveis Tensão Precários (V): 189 ≤ NT < 201 ou 231 < NT ≤ 233;

- Limites dos Níveis Tensão Críticos (V): NT < 189 ou NT > 233.

3.5 Análise dos resultados - Protótipo AL1

Analisando o comportamento do sistema apresentado na Figura 8, após a atuação da

unidade de GD, foi observado um impacto positivo no comportamento do sistema de

distribuição, proporcionando a redução nas perdas e melhoria dos níveis de tensão. Os

resultados das alterações nas perdas de potências e nos níveis de tensão podem ser verificados

na Tabela 1, apresentada a seguir.

Tabela 1 - Análise nos níveis de tensão do grupo de consumidores localizado ao nó G e perdas de potência detectadas em todo sistema, com e sem a conexão da fonte de GD de 130 kVA ao nó G

Horas Sem GD

Com GD

Com GD

Sem GD

Com GD

Com GD

h V V ∆V (%) kW kW ∆kW (%) 18 198,9 226,2 + 13,7 38,2 18,8 - 50,7 19 193,4 222,1 + 14,8 53,3 28,0 - 47,5 20 197,8 225,5 + 14,1 38,5 18,2 - 52,6 21 202,2 228,9 + 13,2 27,8 12,1 - 56,6

Nesta tabela observa-se uma considerável elevação nos níveis de tensão durante a

atuação do gerador de 130 kVA. Um fato importante a ser considerado é a elevação do nível

de tensão neste nó às 21h. Neste momento o nível de tensão chega a 228,9 V, quase

extrapolando a faixa adequada estabelecida pela ANEEL, que deve permanecer abaixo de 231

V. Embora a demanda máxima (kVA) no conjunto de consumidores no nó G ocorra às 19h,

provocando o menor valor na tensão em regime normal de funcionamento (193,4 V sem a

45

atuação do gerador), deve-se sempre analisar todas as demandas dos horários onde haverá a

atuação do gerador, para evitar a extrapolação dos limites de tensão adequados para

fornecimento. Além disso, pode-se verificar a conseqüente redução das perdas em todo o

alimentador, ou seja, em todos os trechos de rede à montante do local de operação da fonte de

GD até a SE.

O fato citado anteriormente é esclarecido na Tabela 2, onde a atuação de uma fonte de

170 kVA neste mesmo nó (G), às 21h, eleva o valor do nível de tensão até 235,4 V,

ultrapassando até mesmo o limite crítico de tensão, acima de 233 V.

Tabela 2 – Análise nos níveis de tensão do grupo de consumidores localizado sobre o nó G (ênfase ao horário das 21h) com e sem a conexão de fontes de GD

Horas Sem GD Com GD de 99 kVA Com GD de 170 kVA h V V V 19 193,4 216,2 229,1 21 202,2 223,3 235,4

Em se tratando da utilização de acumuladores de energia conectados ao sistema

durante os horários da 1 às 5h, na Tabela 3 verifica-se uma significativa queda nos valores dos

níveis de tensão durante a atuação do AE de 90 kVA. Além disso, pode-se observar que

embora exista uma considerável diferença entre as potências dos AEs, sendo aplicado 90 kVA

ao nó A2 e 260 kVA ao nó A1, a redução percentual nos níveis de tensão permaneceu em

torno de 5,5% para ambos os nós. Isto acontece porque o nó A1 está bem próximo da SE,

distante 3,2 km, sendo considerado um ponto de baixa impedância. Desta forma é necessário

que este AE absorva uma corrente muito grande para resultar na mesma queda de tensão

atingida no ponto A2 (final da rede), onde a impedância é muito mais elevada.

46

Tabela 3 – Análise nos níveis de tensão dos grupos de consumidores localizados sobre os nós A1 e A2 em regime normal (sem a atuação de AEs), com a atuação de um AE de 260 KVA ao nó A1 e com a atuação de um AE de 90 KVA ao nó A2

De acordo com a Tabela 4 verifica-se um conseqüente aumento de perdas em todos os

trechos antecedentes ao nó A1. Embora isto pareça um fator negativo, deve-se levar em conta

que o baixo carregamento durante este horário da madrugada eleva os níveis de tensão da

rede, observando que a atuação desses AEs reduz os valores dos níveis de tensão para a faixa

adequada (ideal), não proporcionando nenhuma conseqüência negativa à rede de distribuição.

Além disso, quanto mais próximo for o valor do nível de tensão do ideal (220 V), melhor será

a operação do sistema de distribuição de energia elétrica.

Observando os resultados da Tabela 4, verifica-se uma considerável diferença

percentual entre o aumento das perdas para todo o alimentador. Em A1, distante 3,2 km da

SE, durante a atuação de um AE de 260 kVA obteve-se um aumento máximo de 533,3% nas

perdas de potência. No caso de A2, distante 89,3 km da SE, durante a atuação de um AE de

90 kVA verificou-se um aumento máximo de 3257% nas perdas de potência. Isto acontece

pelo fato de que para a análise de perdas em todo sistema, todos os trechos antecedentes ao nó

de conexão do AE são afetados. Desta forma, comparando os valores das potências aplicadas

nos nós A1 e A2, conclui-se que embora a potência do AE conectada ao nó A2 seja menor,

este AE afeta praticamente todo o sistema, enquanto o AE conectado ao nó A1 afeta apenas

3,2 km do trecho do alimentador.

Horas

Sem AE, nó A1

Com AE, nó A1

Com AE, nó A1

Sem AE, nó A2

Com AE, nó A2

Com AE, nó A2

h V V ∆V (%) V V ∆V (%)

1 227,4 214,9 - 5,5 222,6 210,6 - 5,4 2 227,9 215,1 - 5,6 224,8 212,7 - 5,4 3 228,3 215,3 - 5,7 226,1 213,8 - 5,5 4 228,6 215,4 - 5,8 227,3 215,0 - 5,4 5 228,4 215,4 - 5,7 226,4 214,1 - 5,4

47

Tabela 4 – Análise das perdas em todo o alimentador em regime normal, com atuação de um AE de 260 KVA ao nó A1 e com a atuação de um AE de 90 KVA ao nó A2

A partir da definição um valor de potência a ser tomado como base de comparação, na

Tabela 5 avaliou-se a operação de um AE de 260 kVA nos pontos A1 e A2. Durante a

operação deste AE ao nó A1, a redução dos níveis de tensão permaneceu em torno de 5,5%,

mantendo estes níveis dentro do padrão adequado estabelecido pela ANEEL (acima de 201

V). Em relação à operação deste mesmo valor de potência (de um AE) ao nó A2, a redução

percentual nos níveis de tensão atingiu 21,7%, acarretando em uma violação do limite crítico

mínimo estabelecido pela ANEEL (189 V). Esta análise demonstra a importância da

localização do AE, onde um AE de mesma potência pode causar efeitos positivos e negativos

ao longo do alimentador, dependendo da sua posição no sistema.

Tabela 5 – Análise comparativa dos níveis de tensão dos grupos de consumidores localizados sobre os nós A1 e A2, em regime normal e com a atuação de AEs de 260 KVA nestes pontos

3.6 Descrição do protótipo AL2

Este é o segundo protótipo de um sistema de distribuição desenvolvido com o software

DigSilent® visando a análise do impacto da localização de fontes de GD sobre perdas de

potência e níveis de tensão. Como já relatado esta simulação tem como objetivo validar o uso

Horas Sem AE

Com AE, nó A1

Com AE, nó A1

Com AE, nó A2

Com AE, nó A2

h kW kW ∆kW (%) kW ∆kW (%) 1 1,494 2,7761 + 85,72 9,0692 + 506,75 2 0,632 1,6061 + 153,81 6,6083 + 944,29 3 0,300 1,1043 + 267,12 5,3728 + 1686,17 4 0,128 0,8119 + 533,30 4,3038 + 3257,09 5 0,242 1,0061 + 314,37 5,0671 + 1986,94

Horas Sem AE,

nó A1 Com AE,

nó A1 Com AE,

nó A1 Sem AE,

nó A2 Com AE,

nó A2 Com AE,

nó A2

h V V ∆V (%) V V ∆V (%)

1 227,4 214,9 - 5,5 222,6 174,3 - 21,7 2 227,9 215,1 - 5,6 224,8 176,6 - 21,4 3 228,3 215,3 - 5,7 226,1 178,7 -20,9 4 228,3 215,4 - 5,8 227,3 180,2 -20,7 5 228,4 215,4 - 5,7 226,4 179,3 -20,8

48

destes dois critérios nas análises multicriteriais desenvolvidas para obtenção do local mais

adequado à instalação de uma fonte de GD.


com 21 transformadores conectados à rede primária (13,8 kV/380 V/220 V; conexão ∆- ).

Assim como no primeiro AL desenvolvido, um grupo de consumidores foi conectado

a cada transformador, sendo estes consumidores caracterizados através de diferentes curvas de

carga. Novamente estes grupos foram conectados ao longo do alimentador havendo um

dimensionamento adequado para cada trecho da rede [ABNT-NBR-14039, 2005]. Este

dimensionamento resultou na utilização dos seguintes cabos: CAA 4/0, CAA 2/0, CAA 1/0 e

CAA 2.

Figura 9 – Alimentador protótipo AL2 simulado com o software DigSilent®

A distância da Subestação (SE) até o último conjunto de consumidores 21G é de 118,9

km. Neste ponto foi conectada a rede uma fonte de geração distribuída de 175 kVA,

equivalente a 16% da demanda total do alimentador às 19h (horário de pico máximo). O

objetivo desta fonte, neste caso específico, é gerar energia apenas entre os horários das 18 às

21h.

49

Em um conjunto de consumidores anterior, denominado 13G, localizado a 25,9 km de

distância da SE, foi conectado à rede uma fonte de geração distribuída de mesma potência da

anterior (175 kVA), com o objetivo de verificar os resultados obtidos em diferentes pontos do

sistema.

3.7 Análise dos resultados - protótipo AL2

Analisando o comportamento do sistema apresentado na Figura 9, após a atuação da

unidade de GD ao ponto 21G, foi observado um impacto positivo no comportamento do

sistema de distribuição, proporcionando a redução nas perdas e melhoria dos níveis de tensão.

Os resultados das alterações nas perdas de potências e nos níveis de tensão podem ser

verificados na Tabela 6, apresentada a seguir.

Tabela 6 – Análise nos níveis de tensão do grupo de consumidores localizado ao nó 21G e perdas de potência detectadas em todo sistema, com e sem a conexão de uma fonte de GD de 175 kVA neste nó

Horas Sem GD

Com GD

Com GD

Sem GD

Com GD

Com GD

h V V ∆V (%) kW kW ∆kW (%) 18 200,4 228,6 + 14,07 33,50 9,48 - 71,70 19 192,6 222,6 + 15,58 54,67 17,79 - 67,46 20 198,5 227,1 + 14,41 38,76 11,56 - 70,18 21 203,2 230,8 + 13,58 26,95 7,17 - 73,40

Como previsto, observa-se uma considerável elevação nos níveis de tensão durante a

atuação do gerador de 175 kVA. Assim como no caso observado na simulação do AL1 é

importante considerar a elevação do nível de tensão neste nó às 21h. Neste momento o nível

de tensão chega a 230,8 V, quase extrapolando a faixa adequada estabelecida pela ANEEL,

que deve permanecer abaixo de 231 V. Este fato comprova que se deve sempre analisar todas

as demandas dos horários onde haverá a atuação do gerador, para evitar a extrapolação dos

limites de tensão adequados para fornecimento.

Além disso, pode-se confirmar a conseqüente redução das perdas em todo o

alimentador, ou seja, em todos os trechos de rede à montante ao local de operação da fonte de

GD até a SE.

50

Em relação à atuação de uma fonte de mesma potência ao nó 13G, como pode ser

observado na Tabela 7, há menos variações nos níveis de tensão e consequentemente uma

menor redução de perdas, em comparação a instalação da fonte de GD ao nó 21G.

Provavelmente isto se deve ao fato de que quanto mais próxima estiver a fonte da SE

maior será a corrente a ser "vencida" por esta fonte. Isto exige que a fonte inserida ao centro

do AL possua uma maior potência para a obtenção das mesmas alterações ocorridas no final

de rede.

Outro fato a ser considerado é que há uma menor variação nos níveis de tensão no

meio da rede sem a atuação da fonte de GD (em relação à tensão nominal, 220 V). Desta

forma quando há a elevação destes níveis de tensão, mais próximos ao nível de fornecimento

ideal, tende a haver uma conseqüente extrapolação dos níveis de tensão adequados a

fornecimento estabelecidos pela ANEEL, principalmente durante o horário de menor

demanda (21h).


Horas Sem GD

Com GD

Com GD

Sem GD

Com GD

Com GD

h V V ∆V (%) kW kW ∆Pe (%) 18 221,2 230,7 + 4,29 33,50 26,61 - 20,57 19 219,0 228,8 + 4,47 54,67 45,15 - 17,41 20 220,4 230,0 + 4,36 38,76 31,02 - 19,97 21 222,2 231,6 + 4,23 26,95 21,15 - 21,52

Para finalizar a simulação deste protótipo, analisou-se o comportamento dos níveis de

tensão durante a atuação conjunta das duas fontes de GD de 175 kVA conectadas aos nós 21G

e 13G. Estes resultados são verificados na Tabela 8, demonstrada a seguir.

51

Tabela 8 – Análise comparativa dos níveis de tensão dos grupos de consumidores localizados ao nó 21G e ao nó 13G, em regime normal e com a atuação conjunta de fontes de GD de 175 kVA nestes pontos

Horas Sem GD, nó 21G

Com GD, nó 21G

Com GD, nó 21G

Sem GD, nó 13G

Com GD, nó 13G

Com GD, nó 13G

h V V ∆V (%) V V ∆V (%) 18 200,4 230,2 + 14,87 221,2 232,5 + 5,11 19 192,6 224,3 + 16,46 219,0 230,8 + 5,39 20 198,5 228,7 + 15,21 220,4 231,9 + 5,22 21 203,2 232,3 + 14,32 222,2 233,3 + 5,00

Observando os resultados obtidos percebe-se uma maior elevação dos níveis de tensão

no alimentador durante a ação conjunta das fontes de GD, ocorrendo uma extrapolação dos

níveis máximos estabelecidos pela ANEEL em ambos os pontos. Esta simulação demonstra a

importância da análise de todo o alimentador, considerando todas as hipóteses de atuação das

fontes de GD ao longo do sistema de distribuição.

3.8 Descrição do protótipo AL3

Este é o terceiro protótipo de um sistema de distribuição desenvolvido no software

DigSilent® visando a análise do impacto da conexão de fontes de GD em diferentes locais,

considerando perdas de potência e níveis de tensão. Como já relatado esta simulação tem

como objetivo validar os resultados obtidos nas simulações anteriores e corroborar o uso

destes dois critérios nas análises multicriteriais desenvolvidas para obtenção do local mais

adequado à instalação de uma fonte de GD.


com 20 transformadores conectados à rede primária (13,8 kV/380 V/220 V; conexão ∆- ).

Assim como nos ALs desenvolvidos anteriormente, um grupo de consumidores foi

conectado a cada transformador, sendo estes consumidores caracterizados através de

diferentes curvas de carga. Estes grupos foram conectados ao longo do alimentador havendo

um dimensionamento adequado para cada trecho da rede [ABNT-NBR-14039, 2005]. Este

dimensionamento resultou na utilização dos seguintes cabos: CAA 4/0, CAA 2/0, CAA 1/0 e

CAA 2.

52

Figura 10 – Alimentador protótipo 3 (AL3) simulado no software DigSilent®

A distância da Subestação (SE) até o último conjunto de consumidores é de 97,6 km.

No ponto anterior a este (19G), a 83,5 km da SE e no ponto 13G, a 29,5 km da SE, foram

conectadas a rede fontes de geração distribuída de 150 kVA, equivalente a 14% da demanda

total do alimentador às 19h (horário de pico máximo). O objetivo destas fontes, neste caso

específico, é gerar energia apenas entre os horários das 18 às 21h.

Analisando o comportamento do sistema apresentado na Figura 10, após a localização

das unidades de GD aos pontos 13G e 19G, novamente foi observado um impacto positivo no

comportamento do sistema de distribuição, proporcionando a redução nas perdas e melhoria

dos níveis de tensão.

3.9 Análise dos resultados - protótipo AL3

Os resultados das alterações nas perdas de potências e nos níveis de tensão podem ser

verificados na Tabela 9, apresentada a seguir.

53

Tabela 9 – Análise nos níveis de tensão do grupo de consumidores localizado ao nó 19G e perdas de potência detectadas em todo sistema, com e sem a conexão de uma fonte de GD de 150 kVA ao nó 19G

Horas Sem GD

Com GD

Com GD

Sem GD

Com GD

Com GD

h V V ∆V (%) kW kW ∆kW (%) 18 204,0 223,6 + 9,61 32,34 10,80 - 66,60 19 198,6 219,1 +10,32 48,76 19,27 - 60,48 20 202,3 222,1 + 9,79 38,08 13,72 - 63,97 21 205,9 225,1 + 9,32 28,00 8,72 - 68,86

Analisando os resultados obtidos, observa-se uma considerável elevação nos níveis de

tensão durante a atuação do gerador de 150 kVA. Como o valor deste gerador representa

aproximadamente 14% da demanda total do alimentador às 19h, não sendo considerado de

potência muito elevada para este caso, não houve uma extrapolação dos limites de

fornecimento estabelecidos pela ANEEL.

Assim como nos protótipos anteriores, pode-se confirmar a conseqüente redução das

perdas em todo o alimentador, ou seja, em todos os trechos de rede à montante ao local de

operação da fonte de GD até a SE.

Em relação à atuação de uma fonte de mesma potência ao nó 13G, como pode ser

observada na Tabela 10, novamente há menos variações nos níveis de tensão e

consequentemente uma menor redução de perdas, em comparação a instalação da fonte de GD

ao nó 19G.

Outra vez verifica-se que, como a potência da fonte neste caso não é muito elevada,

não há a extrapolação dos níveis de tensão estabelecidos pela ANEEL.


Horas Sem GD

Com GD

Com GD

Sem GD

Com GD

Com GD

h V V ∆V (%) kW kW ∆kW (%) 18 217,8 226,9 +4,18 32,34 22,51 -30,40 19 215,4 224,7 +4,32 48,76 35,94 -26,29 20 216,9 226,1 +4,24 38,08 27,17 -28,65 21 218,6 227,6 +4,12 28,00 19,12 -31,71

54

Para finalizar a simulação deste protótipo, verificou-se o comportamento dos níveis de

tensão durante a atuação conjunta das duas fontes de GD de 150 kVA conectadas aos nós 13G

e 19G. Estes resultados são demonstrados na Tabela 11, abaixo.

Tabela 11 – Análise comparativa dos níveis de tensão dos grupos de consumidores localizados ao nó 19G e ao nó 13G, com e sem a atuação conjunta de fontes de GD de 150 kVA a estes nós

Horas Com GD, nó 19G

Sem GD, nó 19G

Com GD, nó 19G

Com GD, nó 13G

Sem GD, nó 13G

Com GD, nó 13G

h V V ∆V (%) V V ∆V (%) 18 204,0 226,2 + 10,88 217,8 229,7 + 5,46 19 198,6 221,8 + 11,68 215,4 227,8 +5,76 20 202,3 224,7 + 11,07 216,9 229,1 + 5,62 21 205,9 227,6 + 10,54 218,6 230,4 + 5,40

Observando os resultados obtidos percebe-se uma maior elevação dos níveis de tensão

no alimentador durante a ação conjunta destas fontes de GD. Ainda assim os níveis de tensão

em ambos os pontos permaneceram dentro dos limites adequados a entrega, validando os

benefícios das fontes de GD, se adequadamente localizadas.


Neste capítulo foram analisados os softwares selecionados para a validação dos

parâmetros quantitativos utilizados neste trabalho. Os softwares analisados para a validação

destes parâmetros foram: Homer®, ATPDRAW® e DigSilent®. Dentre estes softwares,

concluiu-se que o software DigSilent® foi o mais adequado para a análise destes parâmetros,

pois as características deste software abrangeram todos os aspectos requisitados a este estudo.

Além disso, foram descritos os três protótipos desenvolvidos com o software DigSilent®,

com o intuito de verificar o impacto da localização de fontes de geração distribuída e de

acumuladores de energia (no caso do protótipo AL1) sobre perdas de potência e níveis de

tensão.

Os resultados obtidos através desta análise foram apresentados e avaliados,

considerando os parâmetros perdas de potência e níveis de tensão. As simulações realizadas

neste capítulo têm como principal objetivo validar o uso destes dois critérios nas análises

55

multicriteriais desenvolvidas para obtenção do ranking referente aos locais mais adequados à

instalação de uma fonte de GD.

Analisando o comportamento do protótipo AL1 após a conexão de uma fonte de GD

ao nó G com uma potência de 130 kVA, observou-se um impacto positivo no comportamento

do sistema de distribuição, proporcionando a redução nas perdas e melhoria dos níveis de

tensão. Em relação à conexão de uma fonte de GD ao nó G com uma potência de 170 kVA,

também foi verificado um impacto positivo no comportamento do sistema de distribuição,

com exceção do período referente às 21h, onde houve a extrapolação do limite de tensão

adequado à entrega ao consumidor, de 231 V. Isto se deve ao fato de que quanto maior for a

potência da fonte, maior serão as alterações verificadas ao longo do sistema, considerando

perdas de potência e níveis de tensão.

Em se tratando da utilização de acumuladores de energia (AE) conectados ao sistema,

verificou-se uma significativa queda nos valores dos níveis de tensão durante a atuação destes

AEs. Além disso, percebeu-se um conseqüente aumento de perdas em todos os trechos

antecedentes ao nó de conexão destes AEs. Embora este último aspecto pareça ser prejudicial

à rede, deve-se levar em conta que a baixa demanda de carga durante este horário da

madrugada deixa a rede pouco carregada, observando que a atuação desses AEs reduz os

valores dos níveis de tensão para a faixa ideal (220V), não proporcionando nenhuma

conseqüência negativa à rede de distribuição.

Analisando o comportamento do protótipo AL2 após a conexão de uma fonte de GD

ao nó 21G, observou-se um impacto positivo no comportamento do sistema de distribuição,

proporcionando a redução nas perdas e melhoria dos níveis de tensão. Em relação à conexão

da fonte de GD ao nó 13G, também foi verificado um impacto positivo no comportamento do

sistema de distribuição, com exceção do período referente às 21h, onde houve a extrapolação

do limite de tensão adequado à entrega ao consumidor, de 231 V.

Por outro lado, verificou-se que na atuação conjunta destas duas unidades geradoras

houve uma conseqüente extrapolação dos limites de tensão adequados ao fornecimento,

estabelecidos pela ANEEL, durante os períodos referentes às 21h e 20h, para ambos os casos.

Este acontecimento justifica-se pela “soma” das alterações propiciadas por cada uma das

fontes ao longo do sistema.

Analisando o comportamento do protótipo AL3 após a conexão das unidades de GD

aos pontos 13G e 19G, tanto durante a atuação individual quanto na atuação conjunta destas

fontes, verificou-se um impacto positivo no comportamento do sistema de distribuição,

proporcionando a redução nas perdas e melhoria dos níveis de tensão.

4 PROTÓTIPO GARP3®

Com o objetivo de validar o uso de alguns dos principais parâmetros qualitativos que

são inseridos no assunto chave desta dissertação, fez-se uso do software GARP3®

(Qualitative Reasoning and Modeling, 2007). GARP3®, “General Architecture for Reasoning

about Physics”, é uma ferramenta de simulação qualitativa que faz uso de blocos para a

construção de modelos baseados em raciocínio qualitativo, possibilitando ao usuário analisar

as relações que existem entre os parâmetros e o objeto em questão (Salles and Bredeweg,

1997 apud Araújo, 2005).

Este capítulo apresenta o desenvolvimento de um protótipo simulado no software

GARP3® para a análise da influência dos parâmetros qualitativos sobre o local de instalação

de uma fonte de geração distribuída. Desta forma, o modelo desenvolvido com este software

expressou o interesse no local de instalação desta fonte demonstrando as relações de

causalidades entre as características e o objeto em questão.

Inicialmente foram realizadas análises sobre as possibilidades de desenvolvimento do

modelo proposto. Posteriormente fez-se uso do software GARP3® (versão 1.3.8), com o

objetivo de representar em meio digital as idéias sugeridas anteriormente. O modelo

construído expressou o interesse por uma área (local) onde se prevê a instalação de uma fonte

de geração distribuída, supostamente para otimização do serviço à população. Da mesma

forma, as relações de causa e efeito entre o objeto (local) e as características (população e

vegetação) pertencentes a este modelo foram avaliadas. Na Figura 11, pode-se visualizar a

primeira tela do software GARP3®.

57

Figura 11 – Tela inicial de simulação do software GARP3®

Na Figura 12 estão apresentadas as relações de causalidade estipuladas na montagem

do cenário desenvolvido.

Figura 12 – Cenário de ações conjuntas

Como pode ser observado nesta figura, o interesse no local de instalação da fonte de

GD está diretamente relacionado com a população que pode danificar a fonte com seus atos

de vandalismo, e a vegetação que tende a cobrir a área, inviabilizando o acesso à fonte. Outro

detalhe a ser verificado nesta análise é que este software avalia a quantidade e as taxas de

crescimento referentes às características em questão.

58

De uma forma mais complexa, esta figura pode ser visualizada como a Figura 13,

apresentada abaixo.

Figura 13 – Cenário de ações conjuntas e suas inter-relações

Na Figura 13, a atribuição I é a influência direta entre as características em questão

representando a dinâmica do sistema (expressa equações diferenciais), sendo I+ a taxa que

será adicionada ao valor da quantidade e I- a taxa que será subtraída do valor da mesma,

durante um determinado período de tempo. A atribuição P é a proporcionalidade qualitativa

entre as características analisadas, sendo que P+ representa uma relação direta e P- uma

relação indireta de proporcionalidade. Além disso, a atribuição V representa a

correspondência entre os espaços quantitativos estipulados.

Após a simulação, o software apresentou a análise das ações conjuntas e suas inter-

relações, que podem ser observadas na Figura 14, demonstrada a seguir.

59

Figura 14 – Inter-relações estipuladas para vegetação e vandalismo

No passo seguinte, os resultados das relações de causa e efeito ocorridas entre o objeto

e as características em análise podem ser visualizadas. Na Figura 15 estão demonstrados os

resultados referentes à relação entre vegetação e a área de interesse.

60

Figura 15 – Resultados das relações entre vegetação e área de interesse

Analisando os resultados acima, observa-se que o aumento na taxa de crescimento da

vegetação (condição natural sem poda constante, taxa positiva) eleva a quantidade de

vegetação no local e consequentemente diminui o interesse na área de instalação.

61

Na Figura 16 estão demonstrados os resultados referentes à relação entre vandalismo e

a área de interesse.

Figura 16 – Resultados das relações entre vandalismo e área de interesse

Analisando os resultados acima, observa-se que considerando uma taxa positiva de

vandalismo e o conseqüente aumento do número de ações de vandalismo na área, há um

maior risco de instalação de uma fonte de GD neste local, diminuindo assim o interesse nesta

área. Por fim, deve-se salientar que este software permite fazer inúmeras alterações no modelo

apresentado, podendo-se analisar diferentes ações de causalidades dentre as características e o

objeto em questão.

62


Este capítulo apresentou o desenvolvimento de um protótipo simulado no software

GARP3® para a análise da influência dos parâmetros qualitativos no local de instalação de

uma fonte de geração distribuída. Desta forma, o modelo desenvolvido apresentou as relações

de causalidades entre as características vegetação e vandalismo com o interesse no local de

instalação desta fonte.

5 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA DE ANÁLISES MULTICRITERIAIS

Um dos principais critérios (parâmetros) que deve ser analisado para se encontrar o

local mais adequado para instalação das fontes de GD é o critério de perdas de potência

(Griffin et al, 2000). Por outro lado, este critério não pode ser adotado como o único fator de

tomada de decisão. Desta forma, com objetivo de obterem-se resultados mais adequados,

devem ser levados em consideração não apenas um, mas diversos critérios (Espie et al, 2003),

tanto de natureza quantitativa como qualitativa. É importante observar que estes critérios

podem e devem ser escolhidos de acordo com o interesse de cada companhia fornecedora de

energia. Existem vários artigos que apresentaram o uso de algoritmos inteligentes para

aperfeiçoar a localização de fontes de GD (Kyu-Ho Kim et al, 2002) - (Nara et al, 2001) - (El-

Khattam and Salama, 2004).

Assim, através de um processo de tomada de decisão multicriterial e utilizando uma

metodologia baseada em um ambiente de modelagem fuzzy com o uso do algoritmo de

Bellman-Zadeh e conjuntos fuzzy, pretende-se encontrar o local mais adequado para a

instalação de uma fonte de GD, buscando não somente evitar prejuízos nas condições

operacionais do sistema de distribuição, mas também trazer melhorias as condições do

mesmo, considerando perdas, níveis de tensão, além de manutenção e planejamento das redes

(Barin et al, CIRED 2007).

5.1 Análise Quantitativa e Conjuntos Fuzzy

Resumidamente, a lógica fuzzy (Zadeh, 1988) é uma técnica inteligente que faz uso da

representação da forma humana de pensar, simulando a habilidade de tomar decisões em

64

ambientes imprecisos, permitindo-se lidar com problemas de natureza incerta ou nebulosa

(Shaw and Simões 1999). Em diversos artigos empregou-se o uso da lógica fuzzy em modelos

de sistemas de distribuição (Ekel and Popov, 1995) – (El-Hawary, 1998). Neste trabalho a

lógica fuzzy será aplicada na análise de critérios quantitativos, levando em consideração que

esses resultados podem ser quantificados e devidamente aplicados nesta lógica. Com relação

aos conjuntos fuzzy (Tanscheit, 1999), seus modelos de curva podem variar de acordo com o

comportamento de cada parâmetro. Neste trabalho foram avaliados dois tipos de funções as

quais melhor caracterizam os critérios escolhidos.

Em relação aos critérios quantitativos, foram avaliados os seguintes parâmetros: níveis

de tensão (NT), perdas de potência (Pe) e carregamento dos cabos da rede (Ccb). Seguindo as

análises gráficas das funções de pertinência fuzzy definidas para cada parâmetro, atribuíram-

se os devidos valores de (x) para análise de cada critério, encontrando desta forma os níveis de

prioridade µ(x) para cada função.

Para a análise dos parâmetros de níveis de tensão e de perdas foram utilizadas funções

trapezoidais. A definição básica desta função é estabelecida pelas fórmulas demonstradas na

Equação 1. Nesta equação apresentam-se as relações entre os valores dos critérios (x) com

seus níveis de prioridade µ(x).

0

1

( )( ) 1( )

( )

( )

se x a ou se x d

se b x c

b xx se a x b

b a

d xse c x d

d c

µ

≤ >

< ≤ −

= − < ≤−

− < ≤−

(1)

As funções de pertinência utilizadas para a análise dos níveis de tensão e para análise

de perdas de potência estão representadas nas Figuras 17 e 18, respectivamente.

65

Figura 17 – Variação da função trapezoidal: análise dos níveis de tensão

Figura 18 – Função de pertinência trapezoidal: análise de perdas de potência

Para a análise do parâmetro de carregamento dos cabos utilizou-se uma função de

pertinência linear crescente, até atingir o grau de pertinência 1,0 passando a ser constante.

Nesta função, apresentada na Figura 19, a relação entre os valores reais e os níveis de

prioridade µ(x) provém diretamente da análise gráfica da mesma.

%

µ(x)

1,0

a b c d

66

Figura 19 – Função de pertinência linear crescente: análise do carregamento dos cabos

5.2 Análise Quantitativa e Bellman-Zadeh

Uma outra forma de se avaliar os parâmetros quantitativos é fazendo uso do algoritmo

de Bellman-Zadeh (Ekel and Popov, 1995). Neste caso, como primeiro passo, define-se qual o

tipo de equação a ser usada, avaliando-se os parâmetros em relação à maximização ou a

minimização dos mesmos. Caso seja necessário buscar os valores máximos dos critérios

analisados, deve-se fazer uso da Equação 2, demonstrada a seguir.

De outra forma, caso seja necessário buscar os valores mínimos dos critérios

analisados, deve-se fazer uso da Equação 3, demonstrada a seguir.

( ) ( )( )

( ) ( )

j

x

j

x x

j jx D

j jx D x D

F x F xmín

xF x F xmáx mín

λ

µ∈

∈ ∈

− = −

(2)

( ) ( )

( )( ) ( )

j

x

j

xx

j j

x D

j j

x Dx Dmín

F x F xmáx

xF x F xmáx

λ

µ∈

∈∈

−

= −

(3)

67

Nas Equações 2 e 3, ( )j

xµ representa o resultado final normalizado da análise, λj representa o

nível de importância (a ser definido pelo grupo de especialistas), ( )jF x representa o valor real

do critério em análise, ( )j

F xmín e ( )j

F xmáx representam os valores mínimos e máximos não

normalizados (respectivamente). Deve-se observar que o valor ( )jF x neste caso também

poderia ser representado como os valores reais dos critérios (x), considerados anteriormente

na análise dos conjuntos fuzzy.

5.3 Análise Qualitativa

Esta sessão apresenta algumas considerações básicas sobre o método de análise

qualitativa e de estimativa de especialistas (Canha, 2004). A metodologia aplicada neste

trabalho pretende normalizar os parâmetros qualitativos de forma que estes possam ser

avaliados de forma conjunta com os parâmetros quantitativos através de uma análise final,

seguindo o método descrito na seção 4 deste capítulo.

Em geral, as avaliações sobre esses parâmetros (estimativas) devem ser realizadas por

um conjunto de especialistas, proporcionando uma maior confiabilidade nos resultados

obtidos.

Como passo inicial, os especialistas devem realizar a ordenação dos critérios sob o

ponto de vista de sua importância. Quando se trabalha com um grande número de parâmetros,

na maioria das vezes, é complicado fornecer estimativas diretas ou realizar a ordenação direta

para todos os parâmetros. Desta forma, é preferível fazer uso de comparações em pares, na

qual cada especialista deve definir qual parâmetro possui uma maior importância, para cada

par de parâmetros analisados.

Na Equação 4 é apresentado um exemplo desta análise (que será adotado no

desenvolvimento prático deste estudo), onde os parâmetros Xi e Xj são analisados, implicando

em um fator xij para cada par de parâmetros comparados.

68

1,5; 0,5i j ij ji

X X x x→ = =f

1i j ij jiX X x x≈ → = =

(4)

Outros exemplos destas formas numéricas também muito conhecidos estão

representados nas Equações 5 e 6, demonstradas abaixo:

2; 0i j ij ji

X X x x→ = =f


(5)

1; 1i j ij ji

X X x x→ = = −f


(6)

Deve-se observar que nestes três exemplos anteriores é permitida a equivalência de

importância entre os parâmetros em análise. Por outro lado se, em um caso específico, esta

equivalência não for permitida, é necessário utilizar a forma numérica representada na

Equação 7.

1; 0i j ij ji

X X x x→ = =f (7)

Neste trabalho foram avaliados os seguintes parâmetros qualitativos: acesso (em

função da vegetação existente no local de interesse), segurança (em função dos atos de

vandalismo registrados no local de instalação), espaço físico (condições da área de instalação

da fonte), capacidade auto-restabelecimento e reserva de prontidão; estes dois últimos

pertencentes aos serviços ancilares (ANEEL - Resolução 265, 2003).

Primeiramente, os especialistas avaliam a importância entre os parâmetros,

comparando-os entre si. Desta forma, seguindo a Equação 4, atribuem-se valores para esta

69

comparação, baseando-se na opinião dos especialistas. No passo seguinte, deve-se construir a

Tabela 12 de forma a facilitar a aplicação desta metodologia.

Tabela 12 – Ordenação das estimativas

Pares de parâmetros i,j

1 ... m k1 k2

… … … … … …

Para preencher as colunas desta tabela deve-se levar em consideração que a estimativa

média k1 para cada par de parâmetros é definida através da Equação 8.

m

x

k mij

1

∑=

(8)

Na Equação 8: xij é a estimativa do nível de importância, obtida através da Equação 4 e

m representa o número de especialistas.

Além disso, considerando esta estimativa k1 e a Equação 4, utilizada como base neste

estudo, calculam-se os valores da estimativa k2 para cada par de parâmetros, a partir da

Equação 9.

12 k2k −= (9)

Calculados os valores de k1 e k2, a serem verificados na Tabela 12, deve-se construir a

Tabela 13 (comparação entre os parâmetros). Na janela central desta tabela todas as células

que ficam acima da diagonal principal da matriz são completadas com os dados que estão na

coluna k1 da Tabela 12. Células que ficam abaixo da diagonal principal desta mesma matriz

são completadas com os dados da coluna k2 também extraídos da Tabela 12.

70

Tabela 13 – Coeficiente de prioridade de cada parâmetro

Parâmetros 1 ... n Σ kp

1...n … … … … …

Para completar o preenchimento da Tabela 13, determina-se o coeficiente de

prioridade para cada fator kp, definido a partir da Equação 10:

( 1)

i

np

k

kn n

=−

∑

(10)

Na Equação 10, n é o número de parâmetros que devem ser comparados.

No passo seguinte da análise, deve-se avaliar o nível de influência de cada um dos

parâmetros para cada objeto, por exemplo, através de uma escala de 0 a 10. Desta forma, cada

especialista atribui uma nota para cada parâmetro, avaliando separadamente a relação

existente entre estes parâmetros e cada objeto em estudo, resultando na construção da Tabela

14, demonstrada a seguir.

Tabela 14 – Estimativas médias dos parâmetros

Objetos x1 ... xn

1...n …. … …

Como próximo passo, a Tabela 15 é elaborada através da multiplicação das médias das

notas atribuídas pelos especialistas (Tabela 14), para cada parâmetro, pelo correspondente

valor do coeficiente kp, também definido para cada um dos parâmetros na Tabela 13. Depois

de realizada a soma dos valores das linhas da Tabela 15, encontram-se as prioridades através

da normalização dos valores encontrados na coluna “∑”. A partir disso, divide-se cada uma

das linhas desta coluna pelo valor máximo verificado na mesma. Os resultados são

71

transportados para a coluna “Prioridade QA”, com intuito de se obter os valores finais

normalizados desta análise.

Tabela 15 – Definição das características qualitativas normalizadas de cada objeto

Objetos x1 x kp … xn x kp Σ Prioridade QA

1...n … … … … …

5.4 Análise Final

Nesta etapa os resultados normalizados dos parâmetros em questão são avaliados de

forma conjunta. Os métodos mais conhecidos, baseados na metodologia de Bellman-Zadeh

(Ekel and Popov, 1995), utilizados para a resolução desta etapa são:

5.4.1 Método Multicriterial Operador Mínimo

Neste método o índice final de cada objeto (no caso deste estudo, alimentador ou

grupo de consumidores) é definido pelo mínimo resultado encontrado dentre as análises dos

parâmetros (analisados separadamente para cada objeto). Posteriormente o ranking final

resulta a partir do maior valor encontrado nos resultados dos índices finais para cada objeto.

Este método faz uso das Equações 11 e 12, apresentadas abaixo.

Nas Equações 11 e 12, Y(x) representa o índice final e X° indica o ranking dos locais mais

adequados para a instalação da fonte de GD.

( ) arg ( )Y x mín xµ= (11)

0 arg ( )X máxY x= (12)

72

5.4.2 Método Multicriterial Operador Produtório

Neste método o índice final de cada objeto é definido pela multiplicação entre os

valores normalizados dos parâmetros (analisados separadamente para cada alimentador). O

ranking final resulta a partir do maior valor encontrado nos resultados dos índices finais para

cada objeto em análise. Este método faz uso da Equação 13 e novamente da Equação 12.

Na Equação 13, Y(x) representa o índice final.

5.4.3 Método Multicriterial Operador Somatório

Neste método o índice final de cada objeto é definido pela soma dos valores

normalizados dos parâmetros (analisados separadamente para cada objeto). Como os outros

métodos avaliados, o ranking final resulta a partir do maior valor encontrado nos resultados

dos índices finais para cada objeto. Este método faz uso da Equação 14 e novamente da

Equação 12.

Na Equação 14, Y(x) representa o índice final.

( ) ( )Y x xµ= ∏ (13)

0 arg ( )X máxY x=

( ) ( )Y x xµ= ∑ (14)

0 arg ( )X máxY x=

73


Este capítulo apresentou a metodologia desenvolvida baseada em um processo de

tomada de decisão multicriterial utilizando o algoritmo de Bellman-Zadeh juntamente com os

conjuntos fuzzy, com o objetivo final de se obter o ranking dos locais mais adequados para a

instalação de uma fonte de GD. Aqui foram descritos detalhadamente o desenvolvimento

destes métodos e suas respectivas análises sobre os parâmetros considerados, tanto

quantitativamente como qualitativamente.

6 PRIMEIRA ANÁLISE PRÁTICA DESENVOLVIDA

Com o objetivo de validar o embasamento teórico apresentado neste trabalho, utilizou-

se uma metodologia baseada em análises multicriteriais, considerando o protótipo AL2

simulado anteriormente através do software DigSilent®. Como já relatado, este sistema é

caracterizado por um alimentador em 13,8 kV com 21 transformadores conectados à rede

primária (13,8 kV/380 V/220 V; conexão ∆ - ) e 21 grupos de consumidores (cargas)

conectados a rede secundária através destes transformadores. Na Figura 20 é apresentado o

protótipo AL2, desta vez com a localização de outros nós que serão avaliados nesta análise.

Figura 20 – Alimentador protótipo (AL2) simulado novamente com o software DigSilent®

75

Nesta análise prática foram avaliados primeiramente apenas os parâmetros

quantitativos através da aplicação direta do algoritmo de Bellman-Zadeh e da metodologia

baseada em conjuntos fuzzy.

Posteriormente, somada a estas análises, foi introduzido à análise de parâmetros

qualitativos, complementando os resultados finais desta etapa. O principal objetivo destas

análises é encontrar os dois locais mais adequados à instalação de uma fonte de GD, seguindo

as orientações estabelecidas no PRODIST.

Após a obtenção destes locais pretende-se novamente fazer uso do software

DigSilent® com o intuito de comprovar que os dois locais mais adequados à instalação da

fonte de GD, encontrados através da análise multicriterial, são de fato os locais que

proporcionam maiores benefícios ao sistema, em se tratando de perdas de energia e níveis de

tensão.

Com relação à etapa final de cada análise, os critérios em questão são avaliados de

forma conjunta, considerando as Equações 12 e 14, referentes ao método multicriterial

operador somatório.

Este método foi escolhido, para este caso, pelo fato de que há um número considerável

de valores zeros resultantes da normalização dos parâmetros nos valores obtidos da análise do

protótipo desenvolvido (AL2). Com a utilização deste método, este valor zero não é escolhido

como índice final (na comparação entre os valores normalizados dos parâmetros), não

prejudicando a confiabilidade dos resultados.

6.1 Análise quantitativa e Bellman-zadeh

Seguindo o embasamento teórico demonstrado e considerando que neste caso é

necessário buscar os valores máximos para o critério de perdas de potência e os valores

mínimos para o critério níveis de tensão, fez-se uso das Equações 2 e 3, respectivamente.

Nesta análise, avaliaram-se os seguintes parâmetros: níveis de tensão (NT) nos grupos

de consumidores (cargas) e perdas de potência (Pe) nos trechos de rede diretamente

antecedentes ao grupo de consumidores em questão. Além disso, supôs-se que um grupo de

especialistas analisou cada um dos critérios, atribuindo a estes os seguintes níveis de

importância: para NT, λj = 0,55 (55%) e para Pe, λj = 0,45 (45%).

76

Os valores reais dos parâmetros analisados e os resultados obtidos através da análise

multicriterial baseada apenas no algoritmo de Bellman-Zadeh podem ser observados na

Tabela 16, assim como o ranking final dos locais mais adequados para a instalação de uma

fonte de GD, obtido através do método multicriterial operador somatório.

Tabela 16 – Valores reais e normalizados dos parâmetros quantitativos obtidos através do algoritmo de Bellman-Zadeh, considerando níveis de tensão e perdas de potência

Grupos / Trechos de rede

Valores reais (V)

Valores normalizados

Valores reais (%)


Somatório Y(x)

Ranking X

0

1 226,9 0,00 3,53 0,43 0,43 200 2 226,5 0,09 3,69 0,44 0,53 180 3 226,4 0,10 3,93 0,46 0,56 170 4 225,8 0,15 3,78 0,45 0,60 150 5 225,5 0,17 3,34 0,42 0,59 160 6 219,9 0,42 14,74 0,85 1,27 60 7 220,4 0,40 4,34 0,48 0,88 110 8 222,2 0,34 8,17 0,65 0,99 90 9 222,8 0,31 2,87 0,39 0,70 140 10 219,4 0,43 1,83 0,31 0,74 130 11 219,6 0,43 4,02 0,46 0,89 100 12 222,0 0,34 3,22 0,41 0,75 120 13 219,0 0,45 0,35 0,08 0,53 190 14 221,2 0,37 0,28 0,00 0,37 210 15 210,7 0,66 21,12 1,00 1,66 30 16 205,3 0,78 19,24 0,96 1,74 20 17 198,5 0,90 17,04 0,91 1,81 10 18 196,4 0,94 0,94 0,21 1,15 70 19 193,3 0,99 3,98 0,46 1,45 40 20 194,2 0,97 1,99 0,32 1,29 50 21 192,6 1,00 0,58 0,15 1,15 80

No caso desta análise, os locais (grupo de consumidores) número 17 e número 16 (em

ordem) são os locais mais adequados para a instalação de uma fonte de geração distribuída.

6.2 Análise quantitativa e conjuntos fuzzy

Como já relatado neste trabalho a lógica baseada nos conjuntos fuzzy será aplicada na

análise de critérios quantitativos, levando em consideração que esses resultados podem ser

quantificados e facilmente aplicados nesta lógica. Para a análise deste protótipo (AL2) foram

77

avaliados os seguintes parâmetros quantitativos: níveis de tensão (NT) e perdas de potência

(Pe). Seguindo as análises gráficas das funções de pertinência fuzzy definidas para cada

parâmetro, atribuíram-se os devidos valores de (x) para análise de cada critério, encontrando

desta forma os níveis de prioridade µ(x) para cada função.

Como já apresentado, deve-se ter conhecimento dos níveis de tensão (NT) adequados

para entrega ao consumidor, além dos limites precários e críticos, estabelecidos pela

Resolução 505, 26 de novembro de 2001 – ANEEL.

- Níveis de Tensão Adequados (V): 201 ≤ NT ≤ 231;

- Limites dos Níveis Tensão Precários (V): 189 ≤ NT < 201 ou 231 < NT ≤ 233;

- Limites dos Níveis Tensão Críticos (V): NT < 189 ou NT > 233.

Para a análise destes parâmetros, utilizou-se uma função trapezoidal, definida

anteriormente pela Equação 1. Como pode ser observado na Figura 21, os locais com valores

de níveis de tensão abaixo de 201 V possuem máxima prioridade, considerando que o

objetivo da fonte de GD, neste caso, é elevar o nível de tensão do sistema durante a sua

operação no horário de pico (máxima demanda) aproximando as condições de operação do

sistema do ideal (220 V). Por outro lado, locais com valores de níveis de tensão já elevados,

fora do limite adequado de entrega (231 V) possuem prioridade zero, sendo que a inserção de

uma fonte de GD neste ponto poderia ocasionar uma elevação demasiada dos níveis de tensão,

extrapolando os limites estabelecidos pela ANEEL.

A definição básica desta função para este caso é estabelecida da seguinte forma:

Figura 21 – Função de pertinência trapezoidal: análise de níveis de tensão em 220 V

Para a análise dos parâmetros de perdas de potência, considerando cada trecho de rede,

também foi utilizada a função trapezoidal. Como pode ser verificado na Figura 22, locais

(grupo de consumidores) cujas perdas são menores de 2% (consideravelmente baixas) ou

1 201

(231 )( ) 201 231

(231 201)

0 231

se x V

xx se x V

se x V

µ

<

−= < ≤

− >

78

%

µ(x)

1,0

2 6 10 14

maiores de 14% (demasiadamente elevadas) possuem prioridade zero de inserção da fonte de

GD. Isto porque o objetivo desta fonte de GD é aproximar o sistema das condições ideais,

reduzindo as perdas do mesmo. Assim, se as perdas já forem bem reduzidas (menor que 2%),

não há necessidade (prioridade) de inserção da fonte. Da mesma forma, se as perdas forem

muito elevadas (maior que 14%) em um local (muito problemático), mesmo que haja inserção

de uma ou mais fontes no sistema o resultado final ainda tende a não ser satisfatório. Neste

caso, devem-se tomar outras ações de melhorias do sistema neste local antes de fazer a

instalação de fontes de GD.

Em se tratando de locais com níveis aceitáveis de perdas (entre 6% e 10%) a

prioridade será máxima (valor 1,0), levando em consideração que a inserção das fontes de GD

tende a trazer melhorias significativas as condições operacionais do sistema, viabilizando

assim o seu uso. A definição básica desta função para este caso é estabelecida da seguinte

forma:

0 2 14%

1 6 10%

(6 )( ) 1 2 6%(6 2)

(14 )10 14%

(14 10)

se x ou se x

se x

xx se x

xse x

µ

≤ >

< ≤ −

= − < ≤−

− < ≤−


Os valores reais dos parâmetros analisados e os resultados obtidos através da análise

baseada nos conjuntos fuzzy podem ser observados na Tabela 17, assim como o ranking final

dos locais mais adequados para a instalação de uma fonte de GD, obtido através do método

multicriterial operador somatório.

79

Tabela 17 – Valores reais e normalizados dos parâmetros quantitativos obtidos através dos conjuntos fuzzy, considerando níveis de tensão e perdas de potência

Grupos / Trechos de rede

Valores reais (V)


Valores reais (%)


Somatório Y(x)

Ranking X

0

1 226,9 0,14 3,53 0,38 0,52 15° 2 226,5 0,15 3,69 0,42 0,57 14° 3 226,4 0,15 3,93 0,48 0,63 11° 4 225,8 0,17 3,78 0,44 0,61 12° 5 225,5 0,18 3,34 0,33 0,51 16° 6 219,9 0,37 14,74 0,00 0,37 20° 7 220,4 0,35 4,34 0,58 0,93 7° 8 222,2 0,29 8,17 1,00 1,29 2° 9 222,8 0,27 2,87 0,22 0,49 17° 10 219,4 0,39 1,83 0,00 0,39 19° 11 219,6 0,38 4,02 0,50 0,88 8° 12 222,0 0,30 3,22 0,30 0,60 13° 13 219,0 0,40 0,35 0,00 0,40 18° 14 221,2 0,33 0,28 0,00 0,33 21° 15 210,7 0,68 21,12 0,00 0,68 10° 16 205,3 0,86 19,24 0,00 0,86 9° 17 198,5 1,00 17,04 0,00 1,00 6° 18 196,4 1,00 0,94 0,00 1,00 5° 19 193,3 1,00 3,98 0,50 1,50 1° 20 194,2 1,00 1,99 0,00 1,00 4° 21 192,6 1,00 0,58 0,00 1,00 3°

No caso desta análise, os locais (grupos de consumidores) número 19 e número 8 (em

ordem) são os locais mais adequados para a instalação de uma fonte de geração distribuída.

6.3 Análise dos resultados obtidos fazendo uso dos conjuntos fuzzy e do algoritmo de Bellman-zadeh

Como pode ser verificado nas análises anteriores, existe uma diferença considerável

entre os resultados finais obtidos através dos conjuntos fuzzy e dos resultados obtidos através

do algoritmo de Bellman-Zadeh. Isto se deve ao fato de que na análise feita por Bellman-

Zadeh há uma influência direta da opinião dos especialistas. Como já descrito, na análise

prática desenvolvida através do algoritmo de Bellman-Zadeh foi considerado que os

especialistas atribuíram os seguintes níveis de importância aos parâmetros: para NT, λj = 0,55

(55%) e para Pe, λj = 0,45 (45%). Estes conceitos podem variar consideravelmente

dependendo do grupo e da quantidade de especialistas envolvidos na análise. Além disso, esta

80

análise permite apenas que sejam buscados os valores máximos e mínimos de cada critério,

não permitindo uma variação de linearidade na análise do parâmetro (ora cresce em direção

ao máximo, ora decresce em direção ao mínimo), como acontece, por exemplo, na análise de

perdas de potência realizada através dos conjuntos fuzzy.

Em relação ao uso dos conjuntos fuzzy, além de haver a possibilidade de utilizar as

características de cada tipo de função atribuída aos critérios em análise (trapezoidal, linear,

triangular, gaussiana, sigmoidal, singleton e sino), deve-se observar que neste método há

apenas uma definição das curvas de pertinência para cada parâmetro, realizada uma única vez

pelo grupo de especialistas, sendo que os resultados das análises dos parâmetros provêm

diretamente do banco de dados da companhia fornecedora de energia. Desta forma, há uma

probabilidade muito menor de erro humano com o uso dos conjuntos fuzzy e, em função

disso, esta lógica será adotada como análise final neste trabalho.

6.4 Análise qualitativa

Para o desenvolvimento desta análise foram avaliados os seguintes parâmetros

qualitativos: serviços ancilares, segurança (vandalismo), acesso (vegetação) e espaço físico.

Primeiramente, quatro especialistas avaliaram a importância entre os parâmetros,

comparando-os entre si, seguindo a análise referida na Equação 4.

No passo seguinte, a Tabela 18 foi elaborada de forma a facilitar a aplicação desta

metodologia. Para preencher as colunas desta tabela foram calculadas a estimativa média k1

definida pela Equação 8 e a estimativa k2 definida a partir da Equação 9, para cada par de

parâmetros.

A Tabela 18, apresentada a seguir, foi completada com as informações da Equação 4,

juntamente com as soluções obtidas das Equações 8 e 9.

81


Pares de Parâmetros

1 2 3 4 k1 k2

x1,x2 1,5 1,5 1,5 1,0 1,375 0,625 x1,x3 1,5 0,5 1,0 1,5 1,125 0,875 x1,x4 1,5 1,0 1,0 1,5 1,250 0,750 x2,x3 1,0 0,5 0,5 1,5 0,875 1,125 x2,x4 0,5 0,5 0,5 1,0 0,625 1,375 x3,x4 0,5 1,5 1,0 0,5 0,875 1,125

Calculados os valores de k1 e k2, verificados na Tabela 18, elaborou-se a Tabela 19

(comparação entre os parâmetros). Na janela central desta tabela todas as células que ficam

acima da diagonal principal da matriz são completadas com os dados que estão na coluna k1

da Tabela 18. Células que ficam abaixo da diagonal principal desta mesma matriz são

completadas com os dados da coluna k2 também extraídos da Tabela 18. Para completar o

preenchimento da Tabela 19, determinou-se o coeficiente de prioridade para cada fator kp,

definido a partir da Equação 10.


Parâmetros x1 x2 x3 x4 Σ kp

x1 - 1,375 1,125 1,250 3,750 0,312 x2 0,625 - 0,875 0,625 2,125 0,177 x3 0,875 0,750 - 0,875 2,500 0,208 x4 1,125 1,375 1,125 - 3,625 0,302

No passo seguinte da análise, avaliou-se o nível de influência de cada um dos

parâmetros para cada objeto (grupo de consumidores), através de uma escala de 0 a 10. Desta

forma, cada especialista atribuiu uma nota para cada parâmetro, avaliando separadamente a

relação existente entre estes parâmetros e cada objeto em estudo, resultando na construção da

Tabela 20, demonstrada abaixo.

82


Parâmetros Grupos Especialistas

X1 X2 X3 X4 1 8,9 8,0 8,0 8,0 2 8,0 5,0 6,8 6,0 3 8,6 5,7 7,2 6,0

1

4 8,9 5,7 6,8 6,4 GRUPO 1 - Média 8,6 6,1 7,2 6,6

1 8,5 7,0 8,9 8,0 2 8,0 5,0 8,0 5,0 3 8,2 5,0 8,6 5,7

2

4 8,1 5,0 8,9 5,7 GRUPO 2 - Média 8,2 5,5 8,6 6,1

1 8,2 8,9 8,6 8,0 2 9,0 8,3 9,5 6,6 3 9,2 8,0 9,8 6,9

3

4 9,2 8,0 9,7 7,7 GRUPO 3 - Média 8,9 8,3 9,4 7,3

1 8,8 8,1 8,1 8,2 2 8,0 7,2 7,5 5,8 3 7,5 7,7 7,7 5,4

4

4 7,7 7,8 7,9 5,8 GRUPO 4 - Média 8.0 7,7 7,8 6,3

1 8,4 8,7 8,5 8,0 2 7,4 9,0 7,4 6,0 3 6,8 9,2 8,0 6,1

5

4 7,6 9,1 7,3 5,0 GRUPO 5 - Média 7,6 9,0 7,8 6,3

1 7,8 7,0 8,0 7,9 2 9,1 8,0 7,7 7,4 3 8,3 7,4 7,0 7,2

6

4 8,8 7,2 7,3 7,1 GRUPO 6 - Média 8,5 7,4 7,5 7,4

1 8,0 8,0 8,3 8,9 2 7,6 6,6 8,3 7,8 3 8,6 6,4 9,8 7,9

7

4 8,2 7,0 9,6 7,4 GRUPO 7 - Média 8,1 7,0 9,0 8,0

1 7,0 8,5 8,8 8,5 2 8,9 9,0 8,8 7,1 3 9,4 9,0 8,0 7,5

8

4 8,7 8,7 8,4 6,9 GRUPO 8 - Média 8,5 8,8 8,5 7,5

1 8,8 8,8 8,8 8,0 2 9,0 8,0 9,7 6,6 3 9,0 8,0 9,8 6,3

9

4 9,2 8,0 9,7 6,7 GRUPO 9 - Média 9,0 8,2 9,5 6,9

1 8,6 8,0 8,4 8,3 2 9,0 7,5 7,6 7,5 3 9,0 7,5 7,4 7,0

10

4 8,6 7,0 7,0 7,6 GRUPO 10 - Média 8,8 7,5 7,6 7,6

1 7,8 8,0 8,2 9,0 2 9,0 8,0 9,7 7,6

11

3 9,4 8,0 9,2 8,3

83

4 9,0 8,0 9,7 8,3 GRUPO 11 - Média 8,8 8,0 9,2 8,3

1 8,8 8,0 8,0 8,0 2 9,1 7,0 7,5 7,3 3 9,3 7,0 7,2 7,2

12

4 8,8 7,2 7,3 7,5 GRUPO 12 - Média 9,0 7,3 7,5 7,5

1 8,0 8,4 7,9 8,0 2 7,0 9,0 7,7 5,9 3 7,0 9,4 8,0 6,1

13

4 8,0 8,0 7,6 6,0 GRUPO 13 - Média 7,5 8,7 7,8 6,5

1 8,7 8,1 7,8 8,0 2 8,0 9,0 7,8 7,0 3 8,8 9,3 8,0 7,0

14

4 8,7 8,8 8,8 7,6 GRUPO 14 - Média 8,6 8,8 8,1 7,4

1 8,0 8,9 8,8 8,0 2 8,5 9,0 8,8 7,0 3 8,8 9,3 8,0 7,0

15

4 8,7 8,8 8,4 6,8 GRUPO 15 - Média 8,5 9,0 8,5 7,2

1 8,2 8,5 8,2 8,0 2 7,6 7,5 7,4 7,4 3 7,6 8,2 7,8 6,2

16

4 7,0 7,8 7,8 5,6 GRUPO 16 - Média 7,6 8,0 7,8 6,8

1 7,0 8,0 8,8 8,0 2 7,0 9,0 7,7 5,0 3 6,8 9,4 8,0 6,0

17

4 6,8 9,2 7,9 7,0 GRUPO 17 - Média 6,9 8,9 8,1 6,5

1 8,0 8,0 8,0 8,0 2 7,6 7,5 7,4 5,6 3 7,4 8,2 7,6 5,2

18

4 7,8 7,9 7,8 5,6 GRUPO 18 - Média 7,7 7,9 7,7 6,1

1 7,0 7,7 8,6 8,3 2 7,4 6,3 8,0 7,7 3 8,2 6,9 9,0 7,7

19

4 7,8 7,1 9,2 7,9 GRUPO 19 - Média 7,6 7,0 8,7 7,9

1 8,6 8,6 8,8 8,0 2 8,6 9,1 8,0 7,6 3 8,0 9,1 8,0 7,6

20

4 8,0 8,0 8,8 7,2 GRUPO 20- Média 8,3 8,7 8,4 7,6

1 8,0 8,0 8,8 8,8 2 7,9 6,2 8,3 7,7 3 8,3 6,8 9,3 7,7

21

4 8,2 7,0 9,6 7,8 GRUPO 21 - Média 8,1 7,0 9,0 8,0

84

Como pode ser verificado na tabela acima, nesta análise prática desenvolvida cada um

dos 4 especialistas atribuiu uma nota para cada um dos 4 parâmetros em questão. Outro fato a

ser observado é que, seguindo a base de estudo aplicada, os 21 locais possíveis para instalação

de uma fonte de GD foram analisados separadamente.

Como próximo passo, a Tabela 21 foi elaborada através da multiplicação das médias

das notas atribuídas pelos especialistas para cada parâmetro (Tabela 20) pelo correspondente

valor do coeficiente kp (definido para cada um dos parâmetros na Tabela 19). Após realizada a

soma dos valores das linhas da Tabela 21, foram encontradas as prioridades através da

normalização dos valores da coluna “∑”. Assim, cada valor encontrado nas linhas desta

coluna foi dividido pelo valor máximo verificado na mesma (coluna “∑”). Os resultados são

transportados para a coluna “Prioridade QA”, onde se obtém os valores finais normalizados

desta análise, demonstrados na tabela abaixo.

85

Tabela 21 – Definição das características qualitativas normalizadas de cada grupo de consumidores (local)

Locais x1 (kp = 0,312) x2 (kp = 0,177) x3 (kp = 0,208) x4 (kp = 0,302) Σ QA 1 2,68 1,08 1,50 1,99 7,25 0,85 2 2,56 0,97 1,79 1,84 7,16 0,83 3 2,78 1,47 1,96 2,20 8,41 0,98 4 2,50 1,36 1,62 1,90 7,38 0,86 5 2,37 1,59 1,62 1,90 7,49 0,87 6 2,65 1,31 1,56 2,23 7,76 0,90 7 2,53 1,24 1,87 2,42 8,05 0,94 8 2,65 1,56 1,77 2,27 8,24 0,96 9 2,81 1,45 1,98 2,08 8,32 0,97 10 2,75 1,33 1,58 2,30 7,95 0,93 11 2,75 1,42 1,91 2,51 8,58 1,00 12 2,81 1,29 1,56 2,27 7,93 0,92 13 2,34 1,54 1,62 1,96 7,47 0,87 14 2,68 1,56 1,68 2,23 8,16 0,95 15 2,65 1,59 1,77 2,17 8,19 0,95 16 2,37 1,42 1,62 2,05 7,46 0,87 17 2,15 1,58 1,68 1,96 7,38 0,86 18 2,40 1,40 1,60 1,84 7,24 0,84 19 2,37 1,24 1,81 2,39 7,81 0,91 20 2,59 1,54 1,75 2,30 8,17 0,95 21 2,53 1,24 1,87 2,42 8,05 0,94

6.5 Análise final conjunta dos parâmetros quantitativos e qualitativos

Nesta etapa tanto os critérios quantitativos como os critérios qualitativos foram

avaliados de forma conjunta, considerando novamente as Equações 12 e 14, referentes ao

método multicriterial operador somatório. Assim, o principal objetivo desta análise é

encontrar os dois locais mais adequados à instalação de uma fonte de GD. Como já relatado,

após a obtenção desta resposta pretende-se fazer uso do software DigSilent® com o intuito de

comprovar que os dois locais mais adequados à instalação da fonte de GD são de fato os

locais que proporcionam maiores benefícios ao sistema, em se tratando de perdas de energia e

níveis de tensão.

Os valores finais dos critérios normalizados através do algoritmo de Bellman-Zadeh

em conjunto com a análise qualitativa podem ser observados juntamente com o ranking final

dos locais mais adequados para a instalação de uma fonte de GD, demonstrados na Tabela 22,

abaixo.

86

Tabela 22 – Ranking final dos locais mais adequados à instalação de uma fonte de GD, considerando os valores normalizados obtidos através do algoritmo de Bellman-Zadeh juntamente com os valores normalizados pela análise qualitativa

Grupos NT Pe QA Y(x) X0

1 0,00 0,43 0,85 1,28 20° 2 0,09 0,40 0,83 1,32 19° 3 0,10 0,43 0,98 1,50 15° 4 0,15 0,44 0,86 1,45 16° 5 0,17 0,39 0,87 1,43 17° 6 0,42 0,83 0,90 2,15 6° 7 0,40 0,42 0,94 1,76 11° 8 0,34 0,60 0,96 1,89 9° 9 0,31 0,43 0,97 1,72 12° 10 0,43 0,30 0,93 1,67 13° 11 0,43 0,40 1,00 1,83 10° 12 0,34 0,39 0,92 1,65 14° 13 0,45 0,09 0,87 1,41 18° 14 0,37 0,00 0,95 1,32 21° 15 0,66 0,99 0,95 2,62 3° 16 0,78 0,97 0,87 2,62 2° 17 0,90 1,00 0,86 2,76 1° 18 0,94 0,25 0,84 2,02 8° 19 0,99 0,51 0,91 2,41 4° 20 0,97 0,36 0,95 2,28 5° 21 1,00 0,19 0,94 2,13 7°

No caso desta análise prática desenvolvida, os locais (grupos de consumidores)

número 17 e número 16 (em ordem) são os locais mais adequados para a instalação de uma

fonte de geração distribuída.

Os valores finais dos critérios normalizados através da metodologia baseada nos

conjuntos fuzzy, juntamente com a análise qualitativa, podem ser observados na Tabela 23.

Nesta tabela é demonstrado o ranking final dos locais mais adequados para a instalação de

uma fonte de GD, para este caso.

87

Tabela 23 – Ranking final dos locais mais adequados à instalação de uma fonte de GD, considerando os valores normalizados obtidos através dos conjuntos fuzzy juntamente com os valores normalizados pela análise qualitativa

Grupos NT Pe QA Y(x) X0

1 0,14 0,38 0,85 1,37 17° 2 0,15 0,42 0,83 1,40 15° 3 0,15 0,48 0,98 1,61 11° 4 0,17 0,44 0,86 1,47 13° 5 0,18 0,33 0,87 1,38 16° 6 0,37 0,00 0,90 1,27 20° 7 0,35 0,58 0,94 1,87 6° 8 0,29 1,00 0,96 2,25 2° 9 0,27 0,22 0,97 1,46 14° 10 0,39 0,00 0,93 1,32 18° 11 0,38 0,50 1,00 1,88 5° 12 0,30 0,30 0,92 1,52 12° 13 0,40 0,00 0,87 1,27 21° 14 0,33 0,00 0,95 1,28 19° 15 0,68 0,00 0,95 1,63 10° 16 0,86 0,00 0,87 1,73 9° 17 1,00 0,00 0,86 1,86 7° 18 1,00 0,00 0,84 1,84 8° 19 1,00 0,50 0,91 2,41 1° 20 1,00 0,00 0,95 1,95 4° 21 1,00 0,00 0,94 1,94 3°

No caso desta análise prática desenvolvida, os locais (grupos de consumidores)




A análise desenvolvida neste capítulo teve como objetivo validar o embasamento

teórico apresentado no capítulo anterior deste trabalho, fazendo uso da análise multicriterial

demonstrada considerando o protótipo AL2, simulado anteriormente através do software

DigSilent®, visando a determinação dos dois locais mais adequados para a instalação de uma

fonte de GD de potência fixa.

Analisaram-se os parâmetros perdas de potência e níveis de tensão, classificados como

critérios quantitativos, e serviços ancilares, segurança, acesso e espaço físico, classificados

como critérios qualitativos.

88

Além disso, foram comparados os resultados das análises quantitativas provenientes

do algoritmo de Bellman-Zadeh e da lógica fuzzy, com e sem a adição dos parâmetros

qualitativos aplicados na análise final desta metodologia.

89

7 ANÁLISE E VALIDAÇÃO DOS RESULTADOS OBTIDOS COM O

SOFTWARE DIGSILENT®

Como relatado anteriormente, nesta etapa deste estudo fez-se uso do software


fonte de GD, encontrados através das análises multicriteriais realizadas no capítulo anterior,

são de fato os locais que proporcionam maiores benefícios ao sistema, em se tratando de

perdas de energia e níveis de tensão.

Como para estes casos não houve diferenças nos resultados finais encontrados com a

adição dos parâmetros qualitativos em relação aos dois primeiros colocados do ranking final,

tanto na análise que fez uso do algoritmo de Bellman-Zadeh quanto na análise baseada nos

conjuntos fuzzy, foram avaliados apenas os resultados provenientes das duas últimas tabelas

(Tabela 22 e Tabela 23).

7.1 Resultados obtidos fazendo uso do algoritmo de bellman-zadeh na avaliação dos parâmetros quantitativos

Como descrito anteriormente, segundo os resultados obtidos na Tabela 22, os locais

(grupos de consumidores) número 17 e número 16 (em ordem) são os locais mais adequados

para a instalação de uma fonte de geração distribuída.

Desta forma, através do software DigSilent®, obteve-se os seguintes resultados,

descritos nas Tabelas 24 e 25.

90


Horas Sem GD

Com GD

Com GD

Sem GD

Com GD

Com GD

h V V ∆V (%) kW kW ∆kW (%) 18 205,1 225,3 + 9,85 33,49 9,59 - 71,36 19 198,5 219,9 + 10,78 54,67 19,58 - 64,19 20 203,5 223,9 + 10,02 38,75 12,09 - 68,80 21 207,6 227,4 + 9,54 26,95 6,77 - 74,88


Horas Sem GD

Com GD

Com GD

Sem GD

Com GD

Com GD

h V V ∆V (%) kW kW ∆kW (%) 18 214,7 227,6 + 6,01 33,50 18,70 - 44,18 19 210,7 224,1 + 6,36 54,67 33,65 - 38,45 20 213,7 226,6 + 6,04 38,76 22,30 - 42,47 21 216,2 228,9 + 5,87 26,95 23,96 - 11,09

7.2 Resultados obtidos fazendo uso dos conjuntos fuzzy na avaliação dos parâmetros quantitativos

Da mesma forma, segundo os resultados obtidos na Tabela 23, os locais (grupos de

consumidores) número 19 e número 8 (em ordem) são os locais mais adequados para a

instalação de uma fonte de geração distribuída. Assim, através do software DigSilent®,

obteve-se os seguintes resultados, descritos nas Tabelas 26 e 27, abaixo.


Horas Sem GD

Com GD

Com GD

Sem GD

Com GD

Com GD

h V V ∆V (%) kW kW ∆kW (%) 18 201,7 230,1 + 14,08 33,50 8,91 - 73,40 19 193,3 224,0 + 15,88 54,67 17,92 - 67,22 20 199,8 228,6 + 14,41 38,76 11,22 - 71,05 21 204,3 230,9 + 13,02 26,95 6,29 - 76,66

91


Horas Sem GD

Com GD

Com GD

Sem GD

Com GD

Com GD

h V V ∆V (%) kW kW ∆kW (%) 18 223,6 231,7 + 3,62 33,50 28,42 - 15,16 19 222,2 230,4 + 3,69 54,67 47,81 - 12,55 20 223,1 231,2 + 3,63 38,76 31,10 - 19,76 21 224,4 232,4 + 3,57 26,95 22,61 - 16,10

7.3 Análise dos resultados obtidos

Observando os resultados obtidos nas análises acima, pode observar que nesta análise

prática desenvolvida houve um considerável equívoco na metodologia aplicada. Esta

afirmação é justificada pelo fato de que a inserção da fonte de GD no local número 8

acarretou em modificações negativas nas condições operacionais do sistema. Percebe-se que

neste caso a atuação de uma fonte de 175 kVA elevou os níveis de tensão demasiadamente,

extrapolando os limites adequados, precários e críticos, estabelecidos pela ANEEL.

Após uma análise minuciosa do problema percebeu-se que um dos principais fatores

que levaram a este erro foi a desconsideração da potência da fonte de GD, que deveria ser

aplicada como parâmetro à análise multicriterial. Como não houve esta análise, a priori, a

metodologia atribuiu os mesmos pesos aos critérios independentemente da potência gerada

pela fonte ser de 5% da demanda total do AL no horário de pico, ou 25% desta mesma

demanda, o que significa cinco vezes mais.

Um outro fato a ser considerado é que a potência da fonte deve estar relacionada com

a distância desta fonte a subestação, ou seja, deve-se analisar a potência de curto circuito do

sistema. De forma sucinta, define-se potência de curto-circuito como a capacidade do sistema

de energia de controlar a variação de tensão elétrica em um ponto, podendo ser compreendido

como a capacidade da rede de aceitar perturbações (Barin et al, SNPTEE 2007). Este parâmetro

possui uma natureza dinâmica, podendo ser relacionado a variações de freqüência na rede,

corrente de curto-circuito, oscilação de tensão, entre outros (Pozzatti et al, 2007).

Como o estudo desenvolvido neste trabalho não inclui uma análise dinâmica do

sistema, a relação entre a potência de fonte e a distância da mesma a SE será avaliada através

do parâmetro de distância a SE, analisado em regime permanente.

92

Observando o comportamento da maioria das redes de distribuição existentes do

Brasil, (Konig et al, 2002), percebeu-se que nos sistemas radiais, como no caso do protótipo

AL2, há uma grande concentração de cargas (grupo de consumidores) até aproximadamente

50% da distância da subestação, o que ilustra um exemplo de zona urbana. A partir destes

50% (até última carga atendida por esta SE, ou seja, 100% da distância desta SE) observa-se

que as cargas são mais dispersas, provavelmente ilustrando as zonas rurais atendidas por esta

SE.

Assim, fazendo uso do software DigSilent® e levando em consideração os resultados

obtidos nas análises dos protótipos AL2 e AL3, observou-se que há uma menor variação nos

níveis de tensão, sem a atuação da fonte de GD, aos nós que possuem distâncias inferiores a

50% do comprimento da rede, ou seja, os níveis de tensão tendem a ficar mais próximos dos

níveis ideais nas cargas aos arredores da SE. A partir disto, existe uma grande probabilidade

de que a conexão de fontes com potências mais elevadas nestes pontos ocasione uma

extrapolação dos níveis de tensão de fornecimento estabelecidos pela ANEEL.

Com objetivo de se encontrar uma solução viável para este fato, desenvolveu-se uma

análise baseada nos conjuntos fuzzy, levando em consideração a potência da fonte de GD e a

distância que esta deve ser instalada em relação a SE.

Desta forma, fez-se uso de uma função linear para está, criando um novo parâmetro

denominado distância a SE (DIST.SE). A princípio, supõe-se que caso a fonte de GD possua

uma potência maior que 12% da demanda total do sistema em análise durante o horário de

pico (valor utilizado como referência), então a fonte de GD tem a prioridade de ser instalada a

partir de 50% da distância entre a SE e o último ponto deste sistema (no caso do protótipo

AL2, o último grupo de consumidor atendido, número 21). A definição básica desta função é

estabelecida graficamente, como segue na Figura 23, demonstrada abaixo.

Figura 23 – Função linear crescente análise (novamente passando a ser constante no ponto de prioridade máxima 1,0) referente ao parâmetro DIST.SE (potência maior que 12% da demanda total do sistema)

93

Caso contrário, como apresentado na Figura 24, se a fonte de GD possuir uma

potência menor que 12% do valor de referência, então a fonte de GD tem a prioridade de ser

instalada até de 50% da distância entre a SE e o último ponto deste sistema.

Figura 24 – Função de pertinência linear decrescente referente ao parâmetro DIST.SE (potência menor que 12%

da demanda total do sistema)

Como no caso da análise do protótipo AL2 a potência definida para a fonte de GD

(175kVA) representa mais que 12% da demanda total do sistema em análise durante o horário

de pico (total de 1094 kVA), fez-se uso de uma função linear crescente. Na Tabela 28 estão

demonstrados as distâncias de cada um dos grupos de consumidores até a SE, assim como os

resultados percentuais destes valores (em relação ao tamanho total do AL) e os valores

normalizados obtidos através da função linear crescente.

Tabela 28 – Valores reais e normalizados do parâmetro quantitativo de distância a SE, obtidos através dos conjuntos fuzzy

Distância de cada grupo a SE Valores reais (km) Valores

percentuais Valores

normalizados 1 0,81 0,68 0,01 2 1,57 1,32 0,03 3 2,50 2,10 0,04 4 3,20 2,69 0,05 5 3,80 3,20 0,06 6 8,80 7,40 0,15 7 10,10 8,49 0,17 8 13,10 11,02 0,22 9 14,80 12,45 0,25

10 15,80 13,29 0,27 11 17,80 14,97 0,30

94

12 19,90 16,74 0,33 13 25,90 21,78 0,44 14 30,90 25,99 0,52 15 51,90 43,65 0,87 16 68,90 57,95 1,00 17 84,90 71,40 1,00 18 109,10 91,76 1,00 19 95,00 79,90 1,00 20 105,90 89,07 1,00 21 118,90 100,00 1,00

Acrescentando a análise deste parâmetro nos resultados da Tabelas 23, obteve-se os

seguintes valores, apresentados na Tabela 29. Deve-se observar que como não houve

diferenças significativas nos resultados finais encontrados com a adição dos parâmetros

qualitativos, em relação aos primeiros colocados do ranking final, foram avaliados os

resultados provenientes da última análise (Tabela 23), referente à lógica fuzzy. Em se tratando

da Tabela 22, com os resultados provenientes do algoritmo de Bellman-Zadeh, não se pôde

adicionar o parâmetro de distância a SE, pois este parâmetro foi criado exclusivamente de

acordo com os conjuntos fuzzy.

Tabela 29 – Ranking final dos locais mais adequados à instalação de uma fonte de GD, considerando os valores normalizados obtidos através dos conjuntos fuzzy juntamente com os valores normalizados pela análise qualitativa, com a inclusão do parâmetro de distância a SE

Grupos NT DIST.SE Pe QA Y(x) X0

1 0,14 0,01 0,38 0,85 1,38 21° 2 0,15 0,03 0,42 0,83 1,43 19° 3 0,15 0,04 0,48 0,98 1,65 15° 4 0,17 0,05 0,44 0,86 1,52 17° 5 0,18 0,06 0,33 0,87 1,44 18° 6 0,37 0,15 0,00 0,90 1,42 20° 7 0,35 0,17 0,58 0,94 2,04 10° 8 0,29 0,22 1,00 0,96 2,47 8° 9 0,27 0,25 0,22 0,97 1,71 13° 10 0,39 0,27 0,00 0,93 1,59 16° 11 0,38 0,30 0,50 1,00 2,18 9° 12 0,30 0,33 0,30 0,92 1,85 11° 13 0,40 0,44 0,00 0,87 1,71 14° 14 0,33 0,52 0,00 0,95 1,80 12° 15 0,68 0,87 0,00 0,95 2,50 7° 16 0,86 1,00 0,00 0,87 2,73 6° 17 1,00 1,00 0,00 0,86 2,86 4° 18 1,00 1,00 0,00 0,84 2,84 5° 19 1,00 1,00 0,50 0,91 3,41 1° 20 1,00 1,00 0,00 0,95 2,95 2° 21 1,00 1,00 0,00 0,94 2,94 3°

95

No caso desta análise prática desenvolvida com a adição do parâmetro de distância a

SE, os locais (grupos de consumidores) número 19 e número 20 (em ordem) são os locais

mais adequados para a instalação de uma fonte de geração distribuída.

Como relatado anteriormente, nesta etapa deste estudo fez-se uso do software


fonte de GD são de fato os locais que proporcionam maiores benefícios ao sistema, em se

tratando de perdas de energia e níveis de tensão.

7.4 Reavaliação dos resultados obtidos fazendo uso dos conjuntos fuzzy na avaliação dos parâmetros quantitativos após a inclusão do parâmetro de DISTÂNCIA A SE.

Segundo os resultados obtidos na Tabela 29, os locais (grupos de consumidores)



Assim, através do software DigSilent®, obteve-se os seguintes resultados, descritos

nas Tabelas 30 e 31, a seguir.


Horas Sem GD

Com GD

Com GD

Sem GD

Com GD

Com GD

h V V ∆V (%) kW kW ∆Pe (%) 18 201,7 230,1 + 14,08 33,50 8,91 - 73,40 19 193,3 224,0 + 15,88 54,67 17,92 - 67,22 20 199,8 228,6 + 14,41 38,76 11,22 - 71,05 21 204,3 230,9 + 13,02 26,95 6,29 - 76,66


Horas Sem GD

Com GD

Com GD

Sem GD

Com GD

Com GD

h V V ∆V (%) kW kW ∆Pe (%) 18 202,1 227,1 + 12,37 35,50 9,39 -73,55 19 194,2 221,1 + 13,85 54,67 17,75 -67,53 20 199,9 225,4 + 12,76 38,75 10,96 -71,68 21 204,8 229,2 + 11,91 26,94 6,29 -76,65

96

7.5 Análise dos resultados obtidos após a reavaliação

Observando os resultados obtidos percebe-se que o parâmetro adicionado à análise

proporcionou uma significativa correção na metodologia desenvolvida. Analisando as duas

últimas tabelas acima, pode-se perceber que, durante todo o período de atuação da fonte de

GD, não houve mais extrapolações nos níveis de tensão após a conexão da desta fonte,

diferentemente do caso obtido antes desta análise, na variação dos níveis de tensão ao nó 8.

Em se tratando das perdas de energia, verificou-se que as reduções das perdas após a

conexão da fonte de GD aumentaram consideravelmente, para as primeiras posições

estipuladas nesta análise.


Neste capítulo fez-se uso do software DigSilent® com o intuito de comprovar que os

dois locais mais adequados à instalação da fonte de GD, encontrados através das análises

multicriteriais realizadas no capítulo anterior, são de fato os locais que proporcionam maiores

benefícios ao sistema, em se tratando de perdas de energia e níveis de tensão. Posteriormente,

considerando que os resultados obtidos não foram satisfatórios, foi desenvolvido um novo

parâmetro baseado nos conjuntos fuzzy (parâmetro de distância a SE), visando complementar

a metodologia aplicada inicialmente.

Por fim, utilizou-se novamente o software DigSilent® com o objetivo de comprovar

que a adição deste novo parâmetro propiciou as devidas correções a metodologia em estudo.

CONCLUSÕES

Primeiramente deve-se considerar que este trabalho de dissertação desenvolve uma

metodologia híbrida que faz uso de técnicas multicriteriais baseadas na definição de

parâmetros quantitativos e qualitativos aplicados no algoritmo de Bellman-Zadeh e nos

conjuntos fuzzy, tendo como principal objetivo a determinação dos locais mais adequados à

instalação de uma fonte de geração distribuída.

Além disso, este estudo demonstra uma pesquisa sobre as principais fontes alternativas

de energia que podem ser utilizadas como fontes de geração distribuída, considerando

também alguns dos principais softwares que devem ser avaliados para a determinação dos

locais mais adequados a instalação de uma fonte de geração distribuída.

Fez-se uso dos softwares DigSilent® e GARP3® em simulações de exemplos práticos,

com o intuito de validar o uso dos parâmetros quantitativos perdas e níveis de tensão e dos

parâmetros qualitativos acesso (vegetação) e segurança (vandalismo) em se tratando da

determinação dos locais mais adequados para a instalação de uma fonte de GD. Deve-se

ressaltar novamente a importância da correta escolha destes critérios, pois, como demonstrado

neste trabalho, a ausência de um único critério de elevada importância no protótipo em

questão pode comprometer a validade dos resultados obtidos.

Um outro aspecto a ser considerado é que este estudo pode servir como base para a

inserção de novos parâmetros a serem analisados na determinação dos locais mais adequados

a instalação de uma fonte de GD. Além disso, deve-se observar que parâmetros dinâmicos

(provenientes de análises do regime transitório) também podem ser inseridos em conjunto

com esta análise, complementando ainda mais os resultados obtidos.

Por fim este trabalho pode proporcionar uma possibilidade à concessionária de energia

de iniciar a sua adaptação às orientações do PRODIST, que solicita a determinação dos dois

locais mais adequados à instalação de uma fonte de geração distribuída. Este fato demonstra a

98

importância da inserção das fontes de GD no atual sistema elétrico nacional, considerando

que a conexão destas fontes, realizada de forma correta e com estudos prévios apropriados,

pode proporcionar inúmeros benefícios ao desenvolvimento deste sistema.

CONSIDERAÇÕES FINAIS E TRABALHOS FUTUROS

Neste trabalho foram analisados três modelos de alimentadores simulados com o

software Digsilent®. A modelagem destes alimentadores foi restringida pelo número de

barras estipulado para a versão estudante do software Digsilent® (50 barras). Desta forma,

prevê-se a aquisição da versão completa deste software com o número de barras ilimitado,

possibilitando a obtenção de análises de resultados provenientes de simulações em

alimentadores reais, cujas topologias deverão ser fornecidas pela própria concessionária de

energia elétrica.

A partir dos resultados oriundos destas análises, a concessionária de energia também

poderá iniciar a sua adaptação às orientações do PRODIST, que solicita a determinação dos

dois locais mais adequados à instalação de uma fonte de geração distribuída, considerando os

alimentadores e os locais nos quais estas fontes deverão ser conectadas.

Com relação ao uso de técnicas multicriteriais baseadas na definição de parâmetros

quantitativos e qualitativos aplicados no algoritmo de Bellman-Zadeh e nos conjuntos fuzzy,

este estudo serve como base para a inserção de novos parâmetros a serem analisados na

determinação dos locais mais adequados a instalação de uma fonte de GD.

Assim, pretende-se adicionar outros parâmetros quantitativos a esta análise, tanto de

natureza estática, como custos, DEC e FEC, quanto de natureza dinâmica, como freqüência,

potência de curto-circuito, oscilação de tensão, entre outros. Da mesma forma pretende-se

adicionar parâmetros qualitativos, como reserva de potência, segurança do local, possibilidade

de controle de freqüência, suporte de reativos, etc.

Um fato importante a ser observado é que estes parâmetros devem ser escolhidos de

acordo com o interesse da concessionária de energia, podendo ainda estar relacionados com as

adaptações estabelecidas pelo PRODIST.

100

Em se tratando da utilização da lógica fuzzy, pretende-se aperfeiçoar esta metodologia

fazendo uso dos conjuntos fuzzy somados à utilização das regras fuzzy e da inferência fuzzy,

que tem como função mapear os conjuntos fuzzy e determinar como e quando as regras

devem ser ativadas e combinadas.

Deve-se observar que os trabalhos futuros apresentados nesta seção visam

complementar a metodologia desenvolvida nesta dissertação, contribuindo para o avanço do

atual sistema elétrico nacional, através da adequada inserção das fontes de geração distribuída

no sistema de distribuição de média tensão.

REFERÊNCIAS

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102

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106

APÊNDICE A – SEGUNDA ANÁLISE PRÁTICA DESENVOLVIDA

Com o objetivo de complementar a análise prática apresentada neste trabalho, foi

desenvolvida uma segunda análise, considerando uma Subestação com 6 alimentadores

(sistema em 13,8 kV). Seguindo a orientação apresentada no PRODIST - módulo 3 (ANEEL),

determinou-se os dois locais (neste caso, ALs) mais adequados para a instalação de uma fonte

de GD de potência fixa. Para isso foram avaliados tanto parâmetros quantitativos como

qualitativos, estabelecidos de acordo com os interesses da companhia fornecedora de energia.

Analisando os estudos de caso desenvolvidos durante esta dissertação, concluiu-se que

a análise quantitativa realizada seguindo a metodologia baseada nos conjuntos fuzzy

proporciona resultados mais confiáveis. Desta forma, apenas esta metodologia foi utilizada na

análise destes parâmetros.

Posteriormente, realizou-se a análise dos parâmetros qualitativos. No passo seguinte,

com os resultados provenientes das análises quantitativas e qualitativas foi aplicada uma

análise final baseada no método multicriterial operador mínimo com o objetivo de se

encontrar os dois locais mais adequados à instalação de uma fonte de GD.

ANÁLISE QUANTITATIVA E CONJUNTOS FUZZY

Como já relatado neste trabalho a lógica fuzzy, através da utilização de conjuntos

fuzzy, foi utilizada para a análise de critérios quantitativos, levando em consideração que

esses resultados podem ser quantificados e facilmente aplicados nesta metodologia. Além

disso, neste caso foram avaliados os seguintes parâmetros: níveis de tensão (NT), perdas de

potência (Pe) e carregamento dos cabos da rede (Ccb). Seguindo as análises gráficas das

funções de pertinência fuzzy definidas para cada critério, fez-se uso dos devidos valores reais

dos parâmetros, encontrando desta forma os níveis de prioridade µ(x) para cada função.

Para a análise dos níveis de tensão deve-se ter conhecimento dos seguintes valores dos

níveis de tensão (NT) adequados para entrega ao consumidor em 13,8 kV, além dos limites

precários e críticos. Estas restrições são estabelecidas pela Resolução 505 de 26 de novembro

de 2001 – ANEEL.

- Níveis de Tensão Adequados (kV): 12,83 ≤ NT ≤ 14,49;

- Limites dos Níveis Tensão Precários (kV): 12,42 ≤ NT < 12,83;

107

kV

µ(x)

1,0

- Limites dos Níveis Tensão Críticos (kV): NT < 12,42 ou NT > 14,49.

Na análise dos parâmetros de níveis de tensão utilizou-se uma função trapezoidal.

Como pode ser observado na Figura 25, os alimentadores com valores de níveis de tensão

abaixo de 12,5 kV possuem máxima prioridade, considerando que o objetivo da fonte de GD,

neste caso, é elevar o nível de tensão do sistema durante a sua operação no horário de pico

(máxima demanda) aproximando as condições de operação do sistema do ideal (neste caso

13,8 kV). Por outro lado, alimentadores com valores de níveis de tensão que já estão elevados

(acima de 14 kV) possuem prioridade zero, sendo que a inserção de uma fonte de GD neste

ponto pode ocasionar uma elevação demasiada dos níveis de tensão, fora dos limites

estabelecidos pela ANEEL.


0 14

(14 )( ) 12,5 14

(14 12,5)

1 12,5

se x kV

xx se x kV

se x kV

µ

>

−= < ≤

− <

Figura 25 – Função de pertinência trapezoidal: análise de níveis de tensão

Para a análise dos parâmetros de perdas de potência também foi utilizada uma função

trapezoidal, definida pela Equação 1. De forma semelhante á análise pratica desenvolvida no

exemplo anterior, pode-se verificar na Figura 26 que alimentadores cujas perdas são menores

de 2% (consideravelmente baixas) ou maiores de 14% (demasiadamente elevadas) possuem

prioridade zero de inserção da fonte de GD. Isto porque o objetivo desta fonte de GD é

aproximar o sistema das condições ideais, reduzindo as perdas do mesmo. Assim, se as perdas

já forem bem reduzidas (menor que 2%), não há necessidade de inserção da fonte. Da mesma

forma, se as perdas forem muito elevadas (maior que 14%) em um alimentador (muito

problemático), mesmo que haja inserção de uma ou mais fontes no sistema o resultado final

ainda tende a não ser satisfatório. Neste caso, devem-se tomar outras ações de melhorias deste

alimentador, antes de fazer a instalação de fontes de GD.

Em se tratando de alimentadores com níveis aceitáveis de perdas (entre 6% e 10%) a

prioridade será máxima, levando em consideração que a inserção das fontes de GD tende a

trazer melhorias significativas as condições operacionais do sistema, viabilizando o seu uso.

108

%

µ(x)

1,0

2 6 10 14


0 2 14%

1 6 10%

(6 )( ) 1 2 6%(6 2)

(14 )10 14%

(14 10)

se x ou se x

se x

xx se x

xse x

µ

≤ >

< ≤ −

= − < ≤−

− < ≤−


Em relação à análise dos parâmetros de carregamento dos cabos, utilizou-se uma

função linear. Neste caso, representado na Figura 27, os cabos que possuem um carregamento

elevado, ou seja, uma corrente maior que 75% da corrente máxima admissível, têm prioridade

máxima. Isto se deve ao fato de que a operação de uma fonte de GD tende a suprir a energia

requerida em algumas cargas do sistema. Desta forma estas cargas não irão mais precisar

absorver energia (corrente) da subestação, o que provoca uma diminuição na corrente

proveniente da mesma e, consequentemente, uma redução no carregamento dos cabos ao

longo da rede.

Em relação a alimentadores com valores inferiores a 75% Imáx, a prioridade cresce

linearmente (suposição) dos cabos com menor corrente até o caso onde há 75% Imáx, ou seja,

quanto maior a corrente, mais carregado estará o cabo e maior será a necessidade de diminuir

este carregamento.

A definição básica desta função para este caso é estabelecida graficamente, como

apresentada a seguir.

109

75

µ(x)

1,0

%

Figura 27 – Função de pertinência linear: análise do carregamento dos cabos

Assim, a partir da aplicação da metodologia baseada nas curvas de pertinência fuzzy

atribuídas para cada parâmetro em análise, obtiveram-se os seguintes resultados,

demonstrados na Tabela 32.

Tabela 32 – Valores reais e normalizados dos parâmetros quantitativos obtidos através dos conjuntos

fuzzy

ALs Valores reais kV


Valores reais Pe

(%)


Valores reais Ccb

(%)


1 13,66 0,23 9,21 1,00 70 0,93 2 13,52 0,32 11,90 0,53 60 0,80 3 13,71 0,20 12,42 0,41 68 0,91 4 13,11 0,59 7,00 1,00 55 0,73 5 12,61 0,93 3,51 0,37 35 0,46 6 12,09 0,73 5,20 0,8 42 0,56

ANÁLISE QUALITATIVA

Neste estudo de caso foram avaliados os seguintes parâmetros qualitativos: acesso,

segurança, espaço físico, capacidade auto-restabelecimento e reserva de prontidão.

Primeiramente, quatro especialistas avaliaram a importância entre os parâmetros,

comparando-os entre si, seguindo a análise referida na Equação 4.

No passo seguinte, elaborou-se a Tabela 33 de forma a facilitar a aplicação desta

metodologia. Para preencher as colunas desta tabela foram calculadas as seguintes variáveis:

a) estimativa média k1 para cada par de parâmetros, definida pela Equação 8.

b) estimativa k2 para cada par de parâmetros, definida a partir da Equação 9.

A Tabela 33, apresentada a seguir, foi completada com as informações da Equação 4,

juntamente com as soluções obtidas das Equações 8 e 9.

110


Pares de Parâmetros

1 2 3 4 k1 k2

x1,x2 1,5 1,0 1,5 1,5 1,375 0,625 x1,x3 1,5 1,5 1,0 1,5 1,375 0,625 x1,x4 1,5 1,5 1,5 1,0 1,375 0,625 x1,x5 1,5 1,5 1,5 1,0 1,375 0,625 x2,x3 1,5 1,5 0,5 1,5 1,250 0,750 x2,x4 1,5 1,5 1,0 0,5 1,125 0,875 x2,x5 1,5 1,5 1,0 0,5 1,125 0,875 x3,x4 1,5 1,5 1,5 0,5 1,250 0,750 x3,x5 1,5 0,5 1,5 0,5 1,000 1,000 x4,x5 1,0 0,5 1,0 1,0 0,875 1,125

Calculados os valores de k1 e k2, verificados na Tabela 33, elaborou-se a Tabela 34

(comparação entre os parâmetros). Como já relatado anteriormente, na janela central desta

Tabela todas as células que ficam acima da diagonal principal da matriz são completadas com

os dados que estão na coluna k1 da Tabela 33. Células que ficam abaixo da diagonal principal

desta mesma matriz são completadas com os dados da coluna k2. Para completar o

preenchimento da Tabela 34, determinou-se o coeficiente de prioridade para cada fator kp,

definido a partir da Equação 10.


Parâmetros x1 x2 x3 x4 x5 Σ kp

x1 - 1,375 1,375 1,375 1,375 5,500 0,275 x2 0,625 - 1,250 1,125 1,125 4,125 0,206 x3 0,625 0,625 - 1,250 1,000 3,500 0,175 x4 0,625 0,750 0,875 - 0,875 3,125 0,156 x5 0,875 0,750 1,000 1,125 - 3,750 0,187

No passo seguinte da análise, avaliou-se o nível de influência de cada um dos

parâmetros para cada objeto (alimentador) através de uma escala de 0 a 10. Desta forma, cada

especialista atribuiu uma nota para cada parâmetro, avaliando separadamente a relação

existente entre estes parâmetros e cada objeto em estudo, resultando na construção da Tabela

35, demonstrada abaixo.

111


Notas e estimativas médias dos parâmetros ALs

Especialistas X1 X2 X3 X4 X5 1 8,0 8,0 8,8 8,8 8,9 2 7,9 6,2 8,3 7,7 8,0 3 8,3 6,8 9,3 7,7 8,6

1

4 8,2 7,0 9,6 7,8 8,9 AL1 - Média 8,1 7,0 9,0 8,0 8,6

1 8,0 8,9 8,8 8,0 8,0 2 8,5 9,0 8,8 7,0 5,0 3 8,8 9,3 8,0 7,0 5,7

2

4 8,7 8,8 8,4 6,8 5,7 AL2 - Média 8,5 9,0 8,5 7,2 6,1

1 8,8 8,8 8,8 8,0 8,0 2 9,0 8,0 9,7 6,6 6,8 3 9,0 8,0 9,8 6,3 7,2

3

4 9,2 8,0 9,7 6,7 6,8 AL3 - Média 9,0 8,2 9,5 6,9 7,2

1 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 2 7,6 7,5 7,4 5,6 6,0 3 7,4 8,2 7,6 5,2 6,0

4

4 7,8 7,9 7,8 5,6 6,4 AL4 - Média 7,7 7,9 7,7 6,1 6,6

1 8,2 8,8 8,8 8,0 8,5 2 7,0 9,0 7,7 5,0 8,0 3 6,8 9,4 8,0 5,1 8,2

5

4 6,8 9,2 7,9 5,0 8,1 AL5 - Média 7,2 9,1 8,1 5,8 8,2

1 8,8 8,0 8,0 8,0 7,0 2 9,1 7,0 7,5 7,3 5,0 3 9,3 7,0 7,2 7,2 5,0

6

4 8,8 7,2 7,3 7,5 5,0 AL6 - Média 9,0 7,3 7,5 7,5 5,5

Como pode ser verificado na tabela acima, na análise prática desenvolvida neste

trabalho cada um dos 4 especialistas atribuiu uma nota (conceito) para cada um dos 5

parâmetros em questão. Outro fato a ser observado é que, seguindo a base de estudo aplicada,

os 6 locais possíveis para instalação de uma fonte de GD foram analisados separadamente.

Como próximo passo, a Tabela 36 foi elaborada através da multiplicação das médias

das notas atribuídas pelos especialistas para cada parâmetro (Tabela 35) pelo correspondente

valor do coeficiente kp. Depois de realizada a soma dos valores das linhas da Tabela 36, foram

encontradas as prioridades através da normalização dos valores da coluna “∑”. Assim, cada

valor encontrado nas linhas desta coluna foi dividido pelo valor máximo verificado na mesma

(coluna “∑”). Os resultados são transportados para a coluna “Prioridade QA”, onde se obtém

os valores finais normalizados desta análise.

112

Tabela 36 – Definição das características qualitativas normalizadas de cada AL

ALs x1 x2 x3 x4 x5 Σ QA 1 2,227 1,444 1,575 1,251 1,612 8,109 0,982 2 2,337 1,856 1,487 1,125 1,143 7,948 0,963 3 2,475 1,691 1,663 1,078 1,350 8,257 1,000 4 2,117 1,630 1,347 0,953 1,237 6,331 0,767 5 1,981 1,877 1,417 0,906 1,537 6,812 0,825 6 2,475 1,505 1,312 1,172 1,031 7,495 0,908

ANÁLISE FINAL

Na etapa final da análise deste protótipo os resultados normalizados dos parâmetros

das análises qualitativas e quantitativas foram avaliados de forma conjunta, considerando as

Equações 11 e 12, referentes ao método multicriterial operador mínimo.

Este método foi escolhido neste caso por possuir uma maior facilidade de

implementação, observando que não há restrições no uso deste método nesta análise prática

desenvolvida. Deve-se observar que se houvesse um número considerável de valores zeros

resultantes da normalização dos parâmetros, como na análise do estudo de caso anterior, este

método não seria aconselhável.

Na Tabela 37 podem ser observados os resultados finais da análise quantitativa

(obtidos através dos conjuntos fuzzy) juntamente com os resultados da análise qualitativa. Por

fim, fez-se uso do método multicriterial operador mínimo para a análise final conjunta dos

resultados, enfatizando os dois alimentadores mais indicados para instalação da fonte de GD.

Tabela 37 – Ranking final dos Als mais adequados à instalação de uma fonte de GD

ALs NT Ccb Pe QA Y(x) X0

1 0,226 0,933 1,000 0,982 0,226 5° 2 0,320 0,800 0,525 0,963 0,320 3° 3 0,200 0,907 0,400 1,000 0,200 6° 4 0,593 0,733 1,000 0,767 0,593 1° 5 0,933 0,466 0,375 0,825 0,466 2° 6 0,733 0,560 0,800 0,908 0,300 4°

No caso desta análise prática desenvolvida, os alimentadores número 4 e número 5

(em ordem) são os ALs mais adequados para a instalação de uma fonte de geração distribuída.

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RESUMO DESTE APÊNDICE

A análise apresentada neste capítulo teve como objetivo validar o embasamento

teórico apresentado neste trabalho, fazendo uso da metodologia desenvolvida para a análise

dos parâmetros qualitativos (acesso, segurança, espaço físico, capacidade auto-

restabelecimento e reserva de prontidão) e dos conjuntos fuzzy para a análise dos parâmetros

quantitativos (perdas de potência, níveis de tensão e carregamento dos cabos). Além disso, foi

considerado um protótipo baseado em uma subestação com 6 alimentadores (sistema em 13,8

kV), com intuito de se obter os dois ALs mais adequados para a instalação de uma fonte de

GD de potência fixa.

Desta forma, esta análise visa demonstrar que a metodologia proposta nesta

dissertação é aplicada tanto na análise de um sistema de distribuição com vários

alimentadores, determinando qual é o alimentador mais adequado a se instalar a fonte de GD,

quanto na análise de um determinado alimentador, buscando o local especifico dentro deste

alimentador onde deve ser instalada a fonte de GD.

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Alexandre Barin DISSERT1311re - cascavel.ufsm.brcascavel.ufsm.br/tede/tde_arquivos/7/TDE-2008-02-20T104837Z-1304/... · Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado do Programa